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公开(公告)号：CN116755046B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311029543.1
申请日：2023-08-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种不完美专家策略的多功能雷达干扰决策方法，包括步骤：获取雷达状态；当判断雷达状态与雷达目标状态不一致，利用专家干预判别函数模块判断雷达状态是否属于专家决策失误状态集；当判断雷达状态属于专家决策失误状态集，则利用干扰决策网络中的主决策网络选择干扰样式；当判断雷达状态不属于专家决策失误状态集，则根据雷达状态，利用专家干扰探索函数模块判断专家策略是否参与干扰决策；当判断专家策略参与干扰决策，则利用专家决策网络模块选择干扰样式；当判断专家策略不参与干扰决策，则利用干扰决策网络中的主决策网络选择干扰样式。该方法有效提升了干扰决策算法学习效率与决策精度，降低了对抗博弈试错成本。
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公开(公告)号：CN116930884A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311193660.1
申请日：2023-09-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光SAR图像转换的SAR欺骗干扰模板生成方法，包括：获取光学目标图像；将光学目标图像输入训练好的生成器，生成光学目标图像对应俯仰和方位角下的虚假SAR目标图像；生成器是采用多对训练样本和目标损失函数，对初始转换生成对抗网络训练得到；每对训练样本包括一张光学样本图像和一张SAR样本图像；目标损失函数包含生成器损失函数和判别器损失函数；生成器损失函数包含循环一致性损失函数、聚焦频率损失函数和沃森斯坦梯度惩罚生成对抗损失函数中生成器的相关项；将生成的虚假SAR目标图像作为欺骗干扰模板。本发明可以利用丰富的光学目标图像生成多姿态、高逼真度的SAR目标欺骗干扰模板，提高了SAR欺骗干扰模板的多样性和质量。
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公开(公告)号：CN116482618B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310741199.2
申请日：2023-06-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/02 , G01S7/36 , G01S7/41 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于多损失特征自校准网络的雷达有源干扰识别方法，包括获取包括雷达有源干扰信号的待识别时频谱图数据；将待识别时频谱图数据输入训练好的多损失特征自校准网络进行干扰类型识别，得到识别分类结果；按照如下步骤进行干扰类型识别：对待识别时频谱图数据进行干扰特征自适应提取，并且自适应缩小同类别干扰特征在特征空间的距离，拉大不同类别干扰特征在特征空间的距离，得到不同类型干扰特征向量；对不同类型干扰特征向量降维映射后进行分类，得到识别分类结果。该方法对复杂混合干扰细微特征的捕捉与表征更为精准。
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公开(公告)号：CN116699592A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310467033.6
申请日：2023-04-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种慢旋空间目标在轨姿态及旋转参数反演方法，包括：获取雷达回波数据的ISAR图像序列；对ISAR投影模型进行建模；基于ISAR投影模型构建训练数据集以对预先设计的深度学习网络进行训练，并利用训练好的网络对ISAR图像序列进行目标区域提取，得到目标区域序列；基于投影模型获得ISAR图像序列对应的投影区域序列，并联合目标区域序列建立优化目标函数；对优化目标函数进行求解，获得最优目标姿态参数和旋转参数。该方法保证了网络训练质量，提升了ISAR图像目标区域提取的精确度；且可以联合分析目标在轨姿态以及旋转参数，实现了慢旋空间目标在轨姿态及旋转参数反演，在实际应用中具有更强的可行性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110988818B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN201911251208.X
申请日：2019-12-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成式对抗网络的欺骗干扰模板生成方法，属于雷达信号处理技术领域；本发明设计了欺骗干扰模板生成对抗网络，能够根据不同目标类型、方位角、俯仰角与分辨率，自适应的生成欺骗干扰模板，可解决现有方法不能对目标精细特征进行反演的不足，为干扰机实时生成高逼真度欺骗干扰模板以及对不同SAR平台进行智能化高效欺骗干扰奠定了一定基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115656938A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211453349.1
申请日：2022-11-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维域低秩稀疏特性的雷达射频干扰抑制方法，包括：根据雷达接收到的回波信号建立单次回波线性叠加模型，雷达接收到的回波信号包括目标回波信号、射频干扰及加性噪声；基于单次回波线性叠加模型，对雷达接收到的回波数据矩阵进行分块处理，得到多个矩阵子块；针对矩阵子块建立射频干扰重构模型；对于射频干扰重构模型，采用双边随机投影策略与软阈值函数映射策略进行重构，得到各矩阵子块对应的射频干扰重构结果；利用距离方位约束矩阵对射频干扰重构结果进行约束，恢复得到各矩阵子块对应的目标回波信号。本发明将射频干扰抑制问题转化为基于误差建模原理的射频干扰重构问题，降低了目标回波信号的恢复损失、提高重构精度。
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公开(公告)号：CN112991140B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110200742.9
申请日：2021-02-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T1/20
Abstract: 本发明涉及雷达信号处理技术领域，公开了一种GPU并行加速的包络对齐快速实现方法，利用GPU强大的硬件性能对累积相邻相关包络对齐算法进行并行优化：首先对观测目标回波距离压缩结果插值处理，选定基准回波包络，利用GPU并行处理架构，同时计算其余回波与基准回波包络之间的相关函数值及偏移值，实现粗对齐；再计算粗对齐后所有回波的平均包络作为基准包络，利用GPU并行计算所有回波与该基准包络的相关函数值及偏移值，实现精对齐；最后迭代精对齐过程，直至迭代终止。本发明在保证包络对齐效果的基础上，大幅降低包络对齐算法的复杂度，提高计算效率，为实时ISAR成像提供支撑。
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公开(公告)号：CN113421281A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110532313.1
申请日：2021-05-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达信号处理技术领域，公开了一种基于分割理论的行人微动部位分离方法，该方法利用运动捕获数据构建行人微多普勒的混合信号时频样本和行人微多普勒的分离信号时频样本；其次，利用MFCN构建行人微动部位分离网络；再次，将行人微多普勒的混合信号时频样本数据划分为训练集和测试集，分别对训练样本和标签进行预处理，并同时作为网络输入，优化网络参数至网络收敛，获得行人微动部位分离模型；最后，对测试样本数据进行预处理，将预处理后的测试集送入行人微动部位分离模型，进行行人微动部位的分离。本发明可应对行人微多普勒信号在时频域相互混叠，难以分离的挑战。
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公开(公告)号：CN112083392A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202011084799.9
申请日：2020-10-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明属于雷达信号处理技术领域，公开了基于贝叶斯估计的SAR窄带射频干扰抑制方法，包括：引入基于峭度的干扰检测方法，对原始回波进行干扰判定。利用窄带RFI的稀疏先验信息，引入了对窄带RFI稀疏约束的概率密度分布参数化模型，建立了存在窄带射频干扰的SAR回波概率统计模型。利用贝叶斯估计和最大后验概率估计出模型参数，精确重构出窄带RFI。通过数据域干扰相消，获得干扰抑制后的回波数据。本发明充分利用了窄带RFI的稀疏先验参数化模型，通过贝叶斯估计和最大后验概率高精确度地重构出窄带RFI；减少了干扰信号对SAR成像质量的影响，提高了SAR系统在复杂电磁环境中的生存能力。
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公开(公告)号：CN110221256A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910542610.7
申请日：2019-06-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度残差网络的SAR干扰抑制方法，该方法的具体步骤为：首先，利用短时傅里叶变换将原始SAR回波信号变换到时频域，其次，建立干扰检测网络和基于深度残差的干扰抑制网络，最后，采用干扰检测网络检测时频域回波信号中是否存在干扰；对存在干扰的信号通过干扰抑制网络进行干扰抑制，得到无干扰的时频谱图。本发明无需对干扰进行精细建模，弥补了干扰抑制效果依赖于模型准确度的缺陷，且无需手动选择滤波结构，降低了干扰抑制算法的设计难度。
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