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公开(公告)号：CN104931934B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201510360108.6
申请日：2015-06-25
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明涉及一种基于PAM聚类分析的雷达点迹凝聚方法。本发明主要适用于杂波较多、群目标航迹交叉等复杂环境下的雷达点迹提取处理。本发明的处理流程是：首先按方位划分扇区，对每个扇区内的点迹按特征相似度采用PAM聚类算法进行分类，每个划分聚类簇内的点迹认为是同一目标的分裂点迹，然后采用特征贴近度加权计算方法进行目标点迹凝聚处理，并对每个聚类结果建立时间序列模型，进行目标延续判决，判决结果和软件杂波图、跟踪波门、录取波门等信息作为下一扫描周期聚类个数计算的主要依据，迭代执行以上步骤。本发明利用了雷达探测回波的统计特性进行聚类和点迹凝聚处理，有效的提高了雷达点迹提取的准确度和可靠性。
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公开(公告)号：CN113466805A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110768818.8
申请日：2021-07-07
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 , 南京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于空间功率特征域的多基地雷达抗压制干扰方法，属于雷达信号处理技术领域。首先采集雷达中频回波数据并缓存，接着对回波数据进行脉冲压缩处理、计算逐个相参脉冲的所有距离段的空域能量系数；然后构造空间特征域的信噪比函数；接着根据空间功率特征域的门限判断是否是干扰信号或者目标回波信号，如果是干扰信号，通过参数估计标记距离门，反馈到信号处理中从而有效抑制干扰信号，有效提高目标检测概率。本发明涉及解决复杂电子干扰下的多基地雷达联合抗压制干扰的问题，可以有效抑制干扰信号，提高目标发现概率，提升态势感知能力。
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公开(公告)号：CN108446722A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810182087.7
申请日：2018-03-06
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于在线学习机制的长时间雷达目标跟踪方法MM-TLD，该跟踪方法利用目标分布直方图建立目标特征空间，利用雷达目标检测器检测雷达视频中已跟踪目标所在区域内的所有目标，利用雷达跟踪器对区域内已检测到的目标进行跟踪，利用学习器学习目标检测和跟踪的结果，并将检测器的错误检测结果反馈给检测器，重新训练检测器，检测器经训练后，对目标重新分类，结果送学习器，直到满足收敛条件，跟踪器跟踪目标失败时，检测器对跟踪器重新初始化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113419991A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110769182.9
申请日：2021-07-07
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 , 南京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于CPU和FPGA的雷达抗干扰措施动态配置方法，属于雷达信号处理技术领域，特别涉及解决雷达信息处理实时性强、数据量大、需要快速响应的需求、可以有效实时在线动态配置、根据战场态势任意切换抗干扰波形，提升雷达响应捷变能力。首先对异构平台进行CPU和FPGA的搭建，接着根据干扰策略固化不同对抗措施映射到板载寄存器内；然后根据环境感知评估和优化确认；接着实时在线调度波形等对抗策略，最终实现快速在线重新配置抗干扰措施，有效提高雷达在复杂电磁环境的感知能力，有利于降低目标虚警概率。
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公开(公告)号：CN115327536A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210895637.6
申请日：2022-07-27
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
Abstract: 本发明属于雷达数据处理领域，公开了基于推理灰关联分析的密集虚假点迹抑制自动起始方法，尤其适用于空/海目标的快/慢速航迹自动起始方法。主要实现过程：候选航迹特征参数提取形成目标特征矢量，采用曲线拟合方法筛选出适当数据量的点迹比较序列并确定数列元素，计算灰关联系数和灰关联度，运用D‑S证据组合进行灰关联度排序并给出综合评判结果，根据评判结果进行候选航迹的起始确认，通过候选航迹点迹序列的子集的重新组合和灰关联度的组合判定抑制自动起始过程中虚假点迹对候选航迹起始判定影响，提升密集杂波环境下航迹自动起始速度和成功率。
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公开(公告)号：CN108446722B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201810182087.7
申请日：2018-03-06
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于在线学习机制的长时间雷达目标跟踪方法MM‑TLD，该跟踪方法利用目标分布直方图建立目标特征空间，利用雷达目标检测器检测雷达视频中已跟踪目标所在区域内的所有目标，利用雷达跟踪器对区域内已检测到的目标进行跟踪，利用学习器学习目标检测和跟踪的结果，并将检测器的错误检测结果反馈给检测器，重新训练检测器，检测器经训练后，对目标重新分类，结果送学习器，直到满足收敛条件，跟踪器跟踪目标失败时，检测器对跟踪器重新初始化。
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公开(公告)号：CN108646238A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810182190.1
申请日：2018-03-06
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
IPC: G01S13/74
Abstract: 本发明涉及一种基于副瓣对消系数映射的干扰源跟踪方法，该跟踪方法通过利用基于副瓣对消的干扰源测向系数与干扰源运动状态的映射关系，在系数空间进行非线性变换，采用多个采样点估计干扰源状态在高斯假设下的概率密度分布函数，在对每个采样点利用卡尔曼滤波跟踪后，将多个采样点的状态估计通过映射函数映射到干扰源状态空间，最终通过映射结果和对应的权值，得到干扰源运动状态的估计，达到对干扰源跟踪的目的。
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公开(公告)号：CN104931934A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510360108.6
申请日：2015-06-25
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/02
Abstract: 本发明涉及一种基于PAM聚类分析的雷达点迹凝聚方法。本发明主要适用于杂波较多、群目标航迹交叉等复杂环境下的雷达点迹提取处理。本发明的处理流程是：首先按方位划分扇区，对每个扇区内的点迹按特征相似度采用PAM聚类算法进行分类，每个划分聚类簇内的点迹认为是同一目标的分裂点迹，然后采用特征贴近度加权计算方法进行目标点迹凝聚处理，并对每个聚类结果建立时间序列模型，进行目标延续判决，判决结果和软件杂波图、跟踪波门、录取波门等信息作为下一扫描周期聚类个数计算的主要依据，迭代执行以上步骤。本发明利用了雷达探测回波的统计特性进行聚类和点迹凝聚处理，有效的提高了雷达点迹提取的准确度和可靠性。
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