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公开(公告)号：CN109557529A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811430187.3
申请日：2018-11-28
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01S13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于广义Pareto分布杂波统计建模的雷达目标检测方法，目的是提高雷达目标检测性能。技术方案是，将对数最大似然估计与粒子群优化算法相结合，通过对数最大似然估计准则来设计代价函数，并利用粒子群优化算法来最小化代价函数以获取最优的参数估计结果；利用最优的参数估计结果确定检测门限，完成雷达目标检测。采用本发明可确保待估计参数在最大似然意义下解的最优性，可提高参数估计的精度和鲁棒性，并提高检测门限的准确性，确保雷达目标检测结果的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118673704A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410793019.X
申请日：2024-06-19
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本申请涉及一种针对卡塞格伦天线的焦面场预测方法、装置、设备和介质，通过根据等效抛物面原理将卡塞格伦天线等效为一个长焦距的单抛物面天线，并根据主反射面以及次反射面的相关参数得到等效单抛物面天线的参数，基于等效单抛物面天线的焦面场分析几何模型，利用射线追踪法在等效单抛物面天线的反射面上，根据入射波的场强导出反射波的电场矢量与磁场矢量，并相继得到反射面上对应的电流分布和磁流分布，接着根据反射面上的电流分布和磁流分布，通过矢量衍射积分方法预测得到焦面场上的场强分布。采用本方法在预测焦面场的过程中保证精准度的同时提高了效率，可以优化后续的馈源设计，提高天线系统的性能，降低设计成本和时间。
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公开(公告)号：CN117805741A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311820863.9
申请日：2023-12-27
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明提出一种空时联合调制的阵列雷达方向图综合方法与装置，包括：确定阵列雷达的阵元激励系数初值；获取阵元激励系数初值作用下的阵列远场方向图；根据阵列远场方向图特性，将其分为主瓣区域和副瓣区域，设置主瓣区域的随机调制相位为零，保持不同脉冲间的阵列远场方向图主瓣相位相同，而对副瓣区域的相位进行规律或随机的调制，同时保持阵列远场方向图幅度不变，得到多个脉冲下不同相位特性的阵列方向图；对不同脉冲下的阵列方向图进行傅里叶变换，从而求得空时二维阵元激励系数；将空时二维阵元激励系数作用于阵列雷达系统，综合得到空时联合调制后的阵列雷达方向图。本发明大大提升了阵列雷达抗副瓣杂波、干扰的性能。
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公开(公告)号：CN115946130B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310231998.5
申请日：2023-03-13
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于黎曼流形的人机协同方法，包括建立人机交互模型，机器人的预测状态量与人的行为观测量采用基于黎曼流形的双四元数表示；采用泰勒展开求解先验概率分布，利用联合概率分布来求解边际概率分布，获得机器人的预测状态的后验概率分布。为了提高运行精度，将人机交互模型的建模数据划分为K个独立的数据集，并求得每个数据集的后验概率分布，构建预测框架，得到基于K个数据集融合的分布式后验概率分布。本发明应用于人机协同领域，基于黎曼流形和其切空间中建立无运动奇点的人机协作交互模型，随着机器人的隐态预测传播对人类观测的不确定性，采用分布式框架推断出更精确的机器人笛卡尔轨迹，有效提高人机协同的精度。
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公开(公告)号：CN115946130A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310231998.5
申请日：2023-03-13
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于黎曼流形的人机协同方法，包括建立人机交互模型，机器人的预测状态量与人的行为观测量采用基于黎曼流形的双四元数表示；采用泰勒展开求解先验概率分布，利用联合概率分布来求解边际概率分布，获得机器人的预测状态的后验概率分布。为了提高运行精度，将人机交互模型的建模数据划分为K个独立的数据集，并求得每个数据集的后验概率分布，构建预测框架，得到基于K个数据集融合的分布式后验概率分布。本发明应用于人机协同领域，基于黎曼流形和其切空间中建立无运动奇点的人机协作交互模型，随着机器人的隐态预测传播对人类观测的不确定性，采用分布式框架推断出更精确的机器人笛卡尔轨迹，有效提高人机协同的精度。
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公开(公告)号：CN109557529B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201811430187.3
申请日：2018-11-28
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01S13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于广义Pareto分布杂波统计建模的雷达目标检测方法，目的是提高雷达目标检测性能。技术方案是，将对数最大似然估计与粒子群优化算法相结合，通过对数最大似然估计准则来设计代价函数，并利用粒子群优化算法来最小化代价函数以获取最优的参数估计结果；利用最优的参数估计结果确定检测门限，完成雷达目标检测。采用本发明可确保待估计参数在最大似然意义下解的最优性，可提高参数估计的精度和鲁棒性，并提高检测门限的准确性，确保雷达目标检测结果的可靠性。
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