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公开(公告)号：CN116821738A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310782245.3
申请日：2023-06-29
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/10 , G06F18/2433 , G06F9/455 , G06F11/30 , G06F11/32 , G06F11/14
Abstract: 本发明涉及监测技术领域，具体涉及本发明提出一种基于Kmeans的形变监测系统，包括一：主程序模块，用于接收第三方传输Rabbitmq的实时监测数据给预警模型；响应客户对预警程序网页的访问和调度，同时负责发布预警信息到网页和客户手机端；二：存储模块，用于存放的不同数据库，其中Redis用于将实时数据存放并用于网页图表显示，InfluxDB用于备份关键数据，MongoDB用于存放所有历史数据；三：算法模块，用于运行算法监测模型，包含一种基于Kmeans的形变监测算法，通过将数据点分簇和迭代，获得稳定的簇类并剔除数据中的异常值。
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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：CN114578308A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210227195.8
申请日：2022-03-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合多普勒的旋翼目标特征提取方法，其特征是，包括如下步骤：1）构建圆阵天线与旋翼目标的数学模型、推导回波信号函数；2）混合多普勒特征分析；3）发射不同模态涡旋电磁波束、对回波进行信号处理；4）目标特征参数估计；5）目标识别。本发明实验结果表明，分析混合多普勒特征，可有效反演出旋翼目标的叶片数、叶片长度、转速、位置信息等多个特征，相比于传统单一多普勒特征提取，对旋翼目标的具体识别能提供更多更充分的依据。
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公开(公告)号：CN113162879A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110479674.4
申请日：2021-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种联合特征提取的调制信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）信号接收；2）信号预处理；3）特征参数提取；4）设置判决门限；5）分类识别。这种方法所需特征参数少、步骤简洁、复杂度低，在低信噪比下识别率高且能弥补高阶累计量单一特征的局限，适用于多种不同类型的调制信号识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112689288A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011501531.0
申请日：2020-12-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W12/121 , H04W12/122 , G06K9/00 , G06K9/52 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于WANN的射频指纹提取和识别方法，其特征是，包括如下步骤：1）采集待识别无线电设备信号；2）双谱非参数估计；3）使用MATLAB软件生成双谱等高图；4）生成数据集并预处理；5）训练WANN；6）采用训练好的WANN识别设备。这种方法能省去人为提取特征与设计神经网络结构的时间成本，抗噪声性能好，识别精度高。
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公开(公告)号：CN111812630A
公开(公告)日：2020-10-23
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：CN110764152A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911047640.7
申请日：2019-10-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01V3/12 , G06F16/903 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种无人机快速检测与识别的方法，所述方法包括如下步骤：1）信号采集；2）时频分析；3）查询最大值及坐标；4）坐标点转换；5）阈值判断；6）差分处理；7）特征提取；8）建立数据库；9）库内单一频段检测与识别；10）库外单一频段检测与识别；11）全频段检测与识别。本发明同时还公开了一种无人机快速检测与识别的装置。这种装置低功耗、无射频污染、成本低、组装方便、实用性好，这种方法操作简单、能够完成对民用低、慢、小型无人机的有效检测与识别，为合理规范管理无人机提供基础。
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公开(公告)号：CN110166477A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910463626.9
申请日：2019-05-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于UDP协议的无人机Wi-Fi图传信号检测方法，其特征是，包括如下步骤：1）设置监听模式；2）抓取UDP协议数据包；3）解析加密数据包；4）筛选CCK/OFDM混合调制的数据包；5）分析CCK/OFDM混合调制的数据包；6）追踪UDP流；7）播放UDP流的视频内容；8）备份无人机信息。这种方法避免了周围Wi-Fi信号的影响，实现了无人机Wi-Fi图传信号的提取和视频流的恢复，提高了无人机图传信号的检测的能力。
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