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公开(公告)号：CN109839619A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910199261.3
申请日：2019-03-15
Applicant: 北京应用物理与计算数学研究所 , 中国人民解放军空军研究院战略预警研究所
IPC: G01S7/36
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应分桶的雷达信号粗分选方法，包括：步骤一、获取所有雷达信号脉冲值并构建每个脉冲值所对应的脉冲向；步骤二、将所有脉冲值所对应的脉冲向量投影到各个小区间，并获取各个小区间所对应的端点向量以及各个小区间内的投影脉冲向量个数；步骤三、根对各个小区间进行自适应分片，得到自适应桶；步骤四、判断所述自适应桶内的脉冲数是否大于预先设定的样式最少脉冲数，如是，则保留该自适应桶；步骤五、对所述自适应桶内的脉冲描述字数据进行信号分类，从而实现雷达信号粗分选。本发明还公开了一种基于自适应分桶的雷达信号粗分选系统和计算机可读存储介质。本发明具有自动、准确和快速选点。
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公开(公告)号：CN109839618B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910198578.5
申请日：2019-03-15
Applicant: 北京应用物理与计算数学研究所 , 中国人民解放军空军研究院战略预警研究所
IPC: G01S7/36
Abstract: 本发明公开了一种低信噪比雷达信号识别方法，包括如下步骤：搜索对雷达信号做分数阶傅里叶变换的匹配阶次；将所述匹配阶次不为1和为1的雷达信号分别分类为第一类信号和第二类信号；对所述第一类信号分别进行LFM信号识别、PPS信号识别、DLFM信号识别和LFM_BPSK信号识别；对所述第二类信号分别进行SFM信号和DSFM信号识别、FSK信号和FSK_BPSK信号识别以及NS信号、BPSK信号和QPSK信号识别。本发明还公开了一种计算机可读存储介质和系统。本发明能够有效识别低信噪比下的雷达脉内信号的调制方式，适用信噪比低，平均识别正确率更高。
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公开(公告)号：CN109839619B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201910199261.3
申请日：2019-03-15
Applicant: 北京应用物理与计算数学研究所 , 中国人民解放军空军研究院战略预警研究所
IPC: G01S7/36
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应分桶的雷达信号粗分选方法，包括：步骤一、获取所有雷达信号脉冲值并构建每个脉冲值所对应的脉冲向；步骤二、将所有脉冲值所对应的脉冲向量投影到各个小区间，并获取各个小区间所对应的端点向量以及各个小区间内的投影脉冲向量个数；步骤三、根对各个小区间进行自适应分片，得到自适应桶；步骤四、判断所述自适应桶内的脉冲数是否大于预先设定的样式最少脉冲数，如是，则保留该自适应桶；步骤五、对所述自适应桶内的脉冲描述字数据进行信号分类，从而实现雷达信号粗分选。本发明还公开了一种基于自适应分桶的雷达信号粗分选系统和计算机可读存储介质。本发明具有自动、准确和快速选点。
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公开(公告)号：CN109839618A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910198578.5
申请日：2019-03-15
Applicant: 北京应用物理与计算数学研究所 , 中国人民解放军空军研究院战略预警研究所
IPC: G01S7/36
Abstract: 本发明公开了一种低信噪比雷达信号识别方法，包括如下步骤：搜索对雷达信号做分数阶傅里叶变换的匹配阶次；将所述匹配阶次不为1和为1的雷达信号分别分类为第一类信号和第二类信号；对所述第一类信号分别进行LFM信号识别、PPS信号识别、DLFM信号识别和LFM_BPSK信号识别；对所述第二类信号分别进行SFM信号和DSFM信号识别、FSK信号和FSK_BPSK信号识别以及NS信号、BPSK信号和QPSK信号识别。本发明还公开了一种计算机可读存储介质和系统。本发明能够有效识别低信噪比下的雷达脉内信号的调制方式，适用信噪比低，平均识别正确率更高。
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公开(公告)号：CN111371436A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010184649.9
申请日：2020-03-16
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战略预警研究所
Abstract: 本发明提供一种雷达天线扫描周期测量方法、装置、设备及存储介质，涉及达探测技术领域。所述方法包括：对接收的雷达信号进行幅值计算，得到所述雷达信号的幅度值；根据所述雷达信号的幅度值，确定检测门限值；根据所述检测门限值，去除所述雷达信号中幅度值小于所述检测门限值的噪声信号；根据去除所述噪声信号之后的雷达信号，测量雷达天线扫描周期。本发明可避免在确定雷达天线扫描周期的过程中受到噪声的干扰，提高了测量雷达天线扫描周期的精确度和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109856622A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910004684.5
申请日：2019-01-03
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战略预警研究所
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明属于传感器目标跟踪与数据融合技术领域，具体涉及一种约束条件下的单雷达直线航迹线目标状态估计方法。该方法针对目标由匀速圆周运动转变为匀速直线运动后单雷达直线航迹线，将目标在匀速圆周运动模型中的先验信息作为当前匀速直线运动模型的约束条件，在统一直角坐标系中对当前有限个测量点进行垂直距离加权估计得到与时间无关的目标运动方程和航向估值，通过目标时间-路程加权匀速估计模型得到线速度和分量速度估值，进而最终确定目标状态位置估计结果。对比试验表明，该方法不但易于工程实现，而且比传统卡尔曼滤波方法具有更优的目标状态估计效果和收敛速度。
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公开(公告)号：CN109856623B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910005014.5
申请日：2019-01-03
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战略预警研究所
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明属于多传感器目标跟踪与数据融合技术领域。具体涉及在复杂数据环境中的针对多雷达直线航迹线的目标状态估计方法。该方法针对传统多雷达目标状态估计与航迹融合方法在复杂数据环境中的存在的问题，利用目标处于匀速直线运动状态的特点，分别对当前来自不同雷达的有限观测点的X、Y分量进行相对于的测量时间的垂直距离双加权估计，然后根据得到的分量直线航迹线模型参数确定最终的目标状态(位置、速度、航向)估计结果。该方法不但易于工程实现，通过与传统卡尔曼滤波算法在目标位置、航向和速度估值上进行对比实验表明，本发明取得了较好的估值效果，为在本系统中开展多雷达目标跟踪与数据融合工作提供了一种稳定、有效且易于工程实现的滤波方法。
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公开(公告)号：CN109857709A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910132454.7
申请日：2019-02-22
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战略预警研究所
IPC: G06F16/174 , G06F17/14
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据压缩方法及装置，涉及数据处理技术领域，其中，该方法包括：获取雷达中频数据；对雷达中频数据进行提升小波变换处理，得到对应于雷达中频数据的小波系数；对小波系数进行量化处理，获取雷达中频数据中的有效雷达中频数据；对有效雷达中频数据进行编码，得到对应于有效雷达中频数据的压缩数据。本申请实施例中，采用提升小波变换的方式对雷达中频数据进行压缩，能够将中频信息聚集在较小的范围内，进而获得较高的压缩比，使得压缩效果较好。并且，本申请中采用对雷达中频数据中的有效数据进行量化和编码，能够进一步提高压缩比，减少存储空间，并使得整个压缩过程可控度提高，能够满足大量的雷达中频数据的存储。
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公开(公告)号：CN109856616A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910004672.2
申请日：2019-01-03
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战略预警研究所
Abstract: 本发明属于多雷达数据融合与误差校准技术领域，具体涉及一种雷达定位相对系统误差修正方法，该方法采用雷达测向相对系统误差修正方法估计次站雷达测向相对系统误差，得到次站雷达测向修正点序列；采用单雷达加权直线航迹线参数估计模型求得主站雷达观测航迹线和经方位修正后的次站雷达观测航迹线；进而获得次站雷达定位相对系统误差值；与现有技术相比较，本发明方法利用雷达测向相对系统误差修正方法中雷达测向相对系统误差估计结果，先对该雷达进行测向误差修正后，再进行定位误差修正，以达到多部雷达对同一目标观测结果的在统一坐标系内的进一步迭合，提高多雷达目标状态估计的一致性和准确性。
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公开(公告)号：CN109856622B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910004684.5
申请日：2019-01-03
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战略预警研究所
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明属于传感器目标跟踪与数据融合技术领域，具体涉及一种约束条件下的单雷达直线航迹线目标状态估计方法。该方法针对目标由匀速圆周运动转变为匀速直线运动后单雷达直线航迹线，将目标在匀速圆周运动模型中的先验信息作为当前匀速直线运动模型的约束条件，在统一直角坐标系中对当前有限个测量点进行垂直距离加权估计得到与时间无关的目标运动方程和航向估值，通过目标时间‑路程加权匀速估计模型得到线速度和分量速度估值，进而最终确定目标状态位置估计结果。对比试验表明，该方法不但易于工程实现，而且比传统卡尔曼滤波方法具有更优的目标状态估计效果和收敛速度。
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