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公开(公告)号：CN109633572B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201811567563.3
申请日：2018-12-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明公开了一种基于频率分集阵列的复杂环境定点干扰信号设计方法，涉及阵列信号处理领域，解决的技术问题是如何减少干扰波束对周边同方同频段的民用设备干扰，该方法利用频率分集阵列波束方向的距离和角度依赖性及目标二维定位技术对发射波束进行优化，将干扰信号发送到指定区域以保证干扰准确性，同时降低规避目标处功率以减少干扰波束对周边环境的影响，包括如下步骤：初始化频率分集阵列参数；建立干扰信号模型；接收目标回波信号，确定干扰目标位置；设计导向矢量使波束主瓣对准干扰目标；计算规避目标参数；建立频偏优化模型；求解优化频偏，实现定点干扰。本发明可灵活调整波束实现定点干扰，并使各目标受到的辐射能量降至最低。
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公开(公告)号：CN114758230A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210355701.1
申请日：2022-04-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于注意力机制的地下目标体分类识别方法，首先采集探地雷达B‑scan图像数据，预处理后获得探地雷达B‑scan图像数据集，再搭建基于CBAM注意力机制和残差结构的卷积神经网络模型，使用探地雷达B‑scan图像数据集对卷积神经网络模型进行迭代训练，训练好的卷积神经网络模型更关注目标体重要的特征而抑制不重要的特征，有效提高模型对目标体的识别精度，使用训练后的卷积神经网络模型进行图像分类识别避免了传统机器学习方法中人工设计特征的步骤，同时增强了深度学习方法中卷积神经网络的特征提取能力。
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公开(公告)号：CN111812630B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010715313.0
申请日：2020-07-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种干扰剩余时外辐射源雷达目标检测与DOA估计系统及方法。所述方法为：1)参考天线获得主基站直达的参考信号；2)将参考信号Sref与回波信号分别进行时域干扰相消，得到回波天线各阵元干扰相消以后的信号；3)将参考信号Sref与回波天线各阵元干扰相消以后的信号分别作多段连续匹配滤波处理，得到各阵元多段匹配信号；4)对多段匹配信号的各个多普勒‑时延单元进行空间谱估计；5)构建各个来波方向θ处的多普勒‑时延两维矩阵；6)完成目标检测与DOA估计。这种系统成本低、组网方便。这种方法能在移动通信外辐射源雷达中当时域干扰相消以后仍然剩余大量同频干扰的情况下，完成对目标进行检测与精确DOA估计，这种方法易于工程实现。
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公开(公告)号：CN113093136B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110346972.6
申请日：2021-03-31
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种频率分集阵列雷达去目标位置模糊成像方法，该方法在线性频偏的频率分集阵列雷达系统中，由N个等间距的阵元线性排列构成，线性频率选择单元的一端与各阵元的基带信号生成器相连，另一端与成像算法单元相连，基带信号生成器将基带信号送入上变频器，基带信号经过上变频后得到发射信号，将发射信号送入各发射天线并将信号发射出去；信号经过目标反射后由接收天线接收回波信号，回波信号送入各阵元的滤波器，将信号送入下变频器，得到携带信息基带信号，最后将该信号送入成像算法单元中成像。该方法可以在发射两个频率偏置信号的情况下实现对多个目标成像；在成像算法单元处理中可以解决目标位置模糊问题。
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公开(公告)号：CN113504536B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110772152.3
申请日：2021-07-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂探测环境下的外辐射源雷达基站直达波获取方法，其特征在于，包括如下步骤:1）获得包含基站直达波、建筑物和地形反射的多径干扰以及动目标回波的信号；2）进行零点延时互相关处理；3）对步骤2）互相关处理后的回波信号进行空间谱估计，获得中各个信号来波方向和对应的幅度；4）设定具有最大幅度的信号来波方向为照射源基站直达波信号来波方向；5）构建副瓣干扰子空间和主瓣干扰子空间；6）获得主基站直达波信号。这种方法可以应用于城市或郊区等复杂探测环境下，实现当存在主瓣干扰时获取纯净的外辐射源雷达基站直达波信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109031298B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN201810972697.7
申请日：2018-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种认知雷达资源自适应成像的闭环反馈判定方法，涉及认知雷达自适应成像技术领域，解决的问题是如何对认知雷达资源自适应成像的闭环反馈进行更客观更准确的评价，该方法包括如下步骤：（一）对优先级目标进行评价指标数据的获取；（二）对评价指标进行无量纲化、趋同化处理；（三）对图像质量与资源消耗量进行优先级子指标评价；（四）对目标优先级进行评价。采用本发明的技术方案，当单个指标受到误差影响时，不会对整体评价结果产生较大影响，稳定性更强，评价更客观更准确性。
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公开(公告)号：CN109459752B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN201811376967.4
申请日：2018-11-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种逆合成孔径雷达二维稀疏成像的资源自适应调度方法，涉及相控阵雷达逆合成孔径雷达成像技术领域，解决的技术问题是如何从目标方位向和距离向角度考虑进行多目标成像任务在单部雷达中合理资源分配从而提升系统整体性能，该方法是在雷达对每个目标进行特征认知的基础上，计算每个目标的脉冲资源需求量，进而根据雷达选取的约束条件确定每个目标所需要分配的子脉冲发射位置，通过对目标的交替观测并获取目标回波信号，从而完成对多个目标的逆合成孔径成像任务。本发明可从目标方位向和距离向角度考虑实现单步雷达面对多目标时的资源分配，节省雷达资源，提升系统整体性能。
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公开(公告)号：CN113671502A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110943300.3
申请日：2021-08-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达的分布式压缩感知并行成像方法，通过获得距离向和方位向稀疏观测的回波矩阵；对获得的回波矩阵进行Spark分布式CS算法距离向并行重构的Map阶段；再进行Spark分布式CS算法方位向并行重构的Map阶段，获得重构数据，完成稀疏数据的整个重构阶段。该方法应用Apache计算平台中的Spark分布式计算框架，将稀疏观测的目标回波数据按行分别划分成若干个行向量，并将这些行向量进行分区，使用Spark不同的Executor进行距离向分布式并行重构；将距离向重构的数据按列分别划分成若干个列向量，并将这些列向量进行分区，使用Spark不同的Executor进行方位向分布式并行重构；最后将各个Executor的处理结果聚合起来，通过fftshift操作，完成SAR的压缩感知算法快速计算。
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公开(公告)号：CN113671494A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110945011.7
申请日：2021-08-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超分辨成像的雷达散射截面积测量方法，涉及雷达测量领域，该方法通过超分辨成像得到高分辨率的图像信息，近而反演得到高精度的RCS测量值，在阵列三维合成孔径雷达系统中，该方法主要包括如下步骤：（1）初始化参数；（2）获取回波数据；（3）三维超分辨成像；（4）提取散射中心；（5）反演得到目标远场RCS；（6）计算目标RCS的真实值。该方法利用虚拟面阵与发射带宽信号参数得到三维成像的传统分辨率，根据需求对目标场景的采样间隔进行设置，对成像场景进行超分辨采样得到高分辨图像，近而反演得到更加精确的RCS。
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公开(公告)号：CN112924965A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110137151.1
申请日：2021-02-01
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/89
Abstract: 本发明公开基于聚类相参叠加的频率分集阵列雷达目标成像方法，采用K均值聚类和BP算法融合，解决了传统BP算法在FDA雷达对多目标定位及成像时面临的成像模糊、旁瓣高的问题。本发明方法中，每次改变频率偏置对成像区域进行新的扫描，其数据处理过程中的时延补偿仅需对上次聚类分类簇标记为1的网格点进行时延补偿计算，而不需要遍历全网格空间，故本发明所提出的改进方法较现有方法能有效降低运算量；同时本发明提出的改进方法充分利用目标点的能量集中特性及目标点与虚像点能量的差异性，可有效剔除目标虚假像，有效提高成像结果的精确度。
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