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公开(公告)号：CN110376582B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201910829169.0
申请日：2019-09-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明公开了一种自适应GM‑PHD的机动目标跟踪算法，主要解决现有算法对多个机动目标突发性机动跟踪精度不高、计算量和存储量大的问题。本发明实现的方法是：先读取存活目标和新生目标的状态参数和量测值。再对多个机动目标的状态值、存活概率和状态误差协方差矩阵进行预测，并通过反应机动大小的修正因子对协方差矩阵进行修正。然后利用机动误差变化率来自适应调整量测门限，并对量测值进行裁剪。然后利用状态预测值和裁剪后的量测值对多个机动目标的状态进行更新。然后通过阈值对更新后的高斯分量进行裁剪与合并。最后提取合并后机动目标的状态参数。
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公开(公告)号：CN114942418A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210658266.X
申请日：2022-06-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了基于邻近距离的单脉冲测角方法，主要解决现有技术测角精度较低、抗噪性能差的问题。其实现方案是：接收宽带雷达的和通道、方位差通道和俯仰差通道回波信号；获取各通道回波信号的高分辨一维距离像；对一维像门限检测，选取扩展目标的散射点并测出对应散射点距雷达的距离；测量扩展目标对应散射点的方位角和俯仰角；计算每个散射点的坐标以及其距离其他散射点的平均欧式距离；对平均欧式距离升序排序，剔除平均欧式距离相对较大的散射点，计算剩余散射点的几何中心坐标；根据几何中心坐标计算扩展目标的中心方位角和中心俯仰角。本发明测角精度高，抗噪性能强，测角稳定，抑制角闪烁效应效果好，可用于目标跟踪和探测。
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公开(公告)号：CN113703482B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202111006869.3
申请日：2021-08-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种大型无人机群中基于简化注意力网络的任务规划方法，主要解决大型无人机群中的任务资源规划问题，本发明的实现步骤为：1.构建生成样本集；2.构建简化注意力网络；3.训练简化注意力网络；4.规划大型无人机群中执行任务的无人机。本发明通过构建的简化注意力模型快速准确地提取大型无人机群中无人机的高维特征，以大型无人机群中携带的多种任务资源的有效利用为目标，优化了大型无人机群中的任务资源使用率，有效地解决了大型无人机群的任务资源规划问题。
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公开(公告)号：CN113376626A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110700281.1
申请日：2021-06-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明公开了一种基于IMMPDA算法的高机动目标跟踪方法，主要解决现有技术跟踪杂波环境中的高机动目标时跟踪精度低，且不能同时跟踪多个高机动目标的问题。本发明的实现步骤是：获取每个高机动目标的状态值；再对每个高机动目标的状态估计值和协方差矩阵进行交互混合；预测每个高机动目标的状态值和协方差矩阵；更新每种运动模型中每个高机动目标的状态估计值和协方差矩阵；更新每个高机动目标的状态估计值和协方差矩阵。本发明有效解决了存在杂波干扰时对多个高机动目标同时进行跟踪会出现跟踪精度下降的问题，可以实现同时跟踪杂波环境中的多个高机动目标。
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公开(公告)号：CN110346785A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910619464.3
申请日：2019-07-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高效时频分解的海面慢速微弱目标检测方法。其实现方案为：雷达接收机接收海面微弱目标的回波信号为f(n)，分别计算其维格纳分布WD和遮隔维格纳分布MWD；对f(n)进行快速信号合成FSSM，并将FSSM应用到MWD中，得到f(n)中的最大分量fk(n)；计算fk(n)的WD，并用WD最大值的平方与它的均值之比表示时频聚集性C；将C与时频聚集性门限P和回波信号持续时间门限T0及分解分量的持续时间T进行比较：若C＞P，且T＞T0，则判定fk(n)为目标信号；否则判定fk(n)是海杂波信号，并滤除掉，依次循环迭代，直到检测到目标或迭代次数达到3次为止。本发明能在信号分量之间能量差异大且在时频域接近时将目标信号和海杂波分离出来，可用于对海面慢速微弱目标的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108919219A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810736485.9
申请日：2018-07-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出一种基于反对称变换和参数可调的分布式目标检测方法，属于通信技术领域，实现步骤为：(1)获取分布式目标的回波信号和训练样本；(2)对分布式目标回波信号和训练样本进行反对称变换；(3)将导向矢量失配敏感型检测器和导向矢量失配稳健型检测器进行参数化处理，构建参数可调检测器；(4)利用蒙特卡洛实验确定检测器的检测门限；(5)计算参数可调检测器的检测统计量；(6)比较检测统计量和检测门限，确定目标的有无。本发明在导向矢量失配条件下，提高了失配信号的拒绝性能和识别能力，并扩大了目标检测方法的应用范围，可用于高分辨雷达导向矢量失配和训练样本不足条件下的分布式目标检测。
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公开(公告)号：CN106019256B
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201610616198.5
申请日：2016-07-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于自回归模型的雷达信号自适应检测方法，其思路为：雷达接收N个脉冲的相参脉冲序列，并将所述N个脉冲的相参脉冲序列作为目标的待检测单元回波z0，然后将雷达对目标的检测问题用二元假设检验表示；其中，H0表示z0中只有干扰的假设，H1表示z0中存在目标和干扰的假设，进而分别计算z0和ZK的联合概率密度函数f(z0,ZK|θ)对目标幅度的二维列向量θr的一阶偏导以及待估计参量θ的Fisher信息矩阵J(θ)逆的左上分块矩阵以及复白高斯噪声的方差σ2的最大似然估计和M阶自回归模型复的自回归参数向量a的最大似然估计设定基于Rao检测方法的自回归模型的检测门限为ηAR‑Rao，并计算z0中基于自回归模型的目标检测表达式TR；如果TR的值大于ηAR‑Rao，则z0中存在目标；反之，则z0中没有目标。
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公开(公告)号：CN105403862B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510884356.0
申请日：2015-12-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明属于雷达信号分选技术领域，特别涉及一种基于ECM的雷达信号类别分选方法，包括：获取需要进行类别分选的雷达信号；提取需要进行类别分选的雷达信号的采样序列的对应特征参数的特征元素，组成特征向量；将特征向量作为ECM的计算输入，得到特征向量中每个特征元素属于第一雷达信号的隶属概率、每个特征元素属于第二雷达信号的隶属概率，以及每个特征元素同时属于第一雷达信号和第二雷达信号的模糊概率；对每个特征元素进行分类；根据对每个特征参数进行分类的结果，得到对需要进行类别分选的雷达信号的类别分选结果。
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公开(公告)号：CN104237864B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201410514687.0
申请日：2014-09-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明属于雷达目标检测技术领域，特别涉及基于匹配模糊函数的距离扩展目标检测方法，其包括以下步骤：将回波信号和参考信号进行混频，得到混频后信号，估计出混频器信号的噪声标准差；得出混频后信号的标准化信号；对混频后信号的标准化信号进行离散傅里叶变换，得出离散傅里叶变换后的频域信号；使用矩形窗函数将离散傅里叶变换后的频域信号划分为N/L个子频域信号；对每个子频域信号内的各个频率值取模值并求和，得出频率值模值之和最大的子频域信号在所述N/L个子频域信号中的序号imax，构造匹配信号：得出匹配信号和混频后信号的互模糊函数，得出区域积分特征值P；设置检测门限η，如果P≥η，则认为有目标存在，如果P
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公开(公告)号：CN105607055A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510988442.6
申请日：2015-12-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/89
CPC classification number: G01S13/89
Abstract: 本发明公开了一种基于天线方向图的机载雷达单脉冲前视成像方法，包括以下步骤：(1)将测试的和通道数据和测试的差通道数据进行和差比幅测角；(2)计算实际的天线方向图与理想的天线方向图的相位误差角；(3)给出求解实际的天线系统的鉴角曲线的斜率K的优化模型；(4)根据第m个距离单元的第n个脉冲的和通道数据、差通道数据，计算第m个距离单元第n脉冲的散射点目标真实角度；(5)在第m个距离单元中，将具有相同散射点目标真实角度的所有脉冲中，每个脉冲的和通道数据进行非相干累加，得到该散射点目标的幅度值，进而得到所有散射点目标的幅度值，即实现对空间散射点目标及所在场景的前视成像。
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