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公开(公告)号：CN115454141B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202211261459.8
申请日：2022-10-14
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于部分可观测信息的无人机集群多智能体多域抗干扰方法，该方法利用各智能体的部分观测环境信息，通过长短期记忆网络保留历史经验数据，输入各智能体的深度循环Q网络进行动作值函数拟合，采用ε‑greedy算法选择最大输出Q值对应的信道和功率，再经过不断独立训练各智能体的深度循环Q网络，更新Q值分布，最终学习到可适应未知干扰场景下实现通信传输能耗最小化的无人机信道和发射功率最优决策。本发明针对无人机集群网络分别处于扫频干扰和马尔科夫干扰两种场景下，利用部分可观测信息的历史经验数据，从频谱域和功率域实现有效多智能体抗干扰通信；相较于基于多智能体深度Q学习的对比方案，所提方案能够在环境信息部分可观测的情况下更高效地降低无人机集群网络的长期通信传输能耗。
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公开(公告)号：CN117706490A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410167220.7
申请日：2024-02-06
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单站雷达的金属目标间的耦合散射中心建模方法，该方法为：首先使用计算机仿真软件对目标整体进行几何建模，对目标进行部件分解剖分，并将不同部件和面元依次编号，使用弹跳射线法对所有面元进行遮挡判断和射线追踪；然后根据射线的弹跳次数、路径对射线进行分类，依据目标回波和形状函数间的傅里叶变换关系，使用相位等效的原则求解每条射线的等效点，获得等效点的分布；接着计算每个集合中的等效点在距离向和方位向上的投影大小，确立散射中心类型；最后根据散射中心的类型，分别确立位置、幅度、长度以及频率因子相关参数，得到属性散射中心模型。本发明计算过程效率高，模型描述简洁，建立的耦合散射中心模型精确度高。
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公开(公告)号：CN116430349A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310700834.2
申请日：2023-06-14
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于物理先验知识的空间群目标探测方法及系统，具体为：构建不同尺寸的空间非合作锥体目标物理仿真模型，获得不同运动状态下混叠的空间群目标随时间变化的雷达回波，利用傅里叶变换获得空间群目标随时间变化的一维距离像；提取出所有时刻散射中心的位置信息和幅度信息，将混叠的锥体目标散射中心模型中的位置信息重组，重构单个锥体目标微多普勒时频图和一维距离像；结合双通道卷积神经网络进行训练和测试，得到复杂环境中空间非合作锥体目标的高度、半径、进动频率。本发明在复杂电磁环境下仍能对空间群目标进行有效分离重构，减少目标之间的交叉和遮挡等干扰，具有更高的提取精度和抗干扰能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117706490B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410167220.7
申请日：2024-02-06
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单站雷达的金属目标间的耦合散射中心建模方法，该方法为：首先使用计算机仿真软件对目标整体进行几何建模，对目标进行部件分解剖分，并将不同部件和面元依次编号，使用弹跳射线法对所有面元进行遮挡判断和射线追踪；然后根据射线的弹跳次数、路径对射线进行分类，依据目标回波和形状函数间的傅里叶变换关系，使用相位等效的原则求解每条射线的等效点，获得等效点的分布；接着计算每个集合中的等效点在距离向和方位向上的投影大小，确立散射中心类型；最后根据散射中心的类型，分别确立位置、幅度、长度以及频率因子相关参数，得到属性散射中心模型。本发明计算过程效率高，模型描述简洁，建立的耦合散射中心模型精确度高。
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公开(公告)号：CN117610323B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410098458.9
申请日：2024-01-24
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于矢量场变化的复杂曲面共形阵列散射场确定方法，该方法为：利用积分方程获得阵元结构的周期矩量法阻抗矩阵，建立广义特征方程，提取阵元结构的特征模式；然后根据各阵元在共形阵列中所处的位置，计算出入射电磁波法向照射时相对于阵元的入射角度，利用特征模式作为全域基快速计算相应的阵元方向图；利用欧拉旋转矩阵对提取的阵元方向图进行所处坐标系的变换，将阵元方向图所处的局部坐标系变换为共形阵列所处的全局坐标系，并进行矢量场变换；利用远场叠加原理，对于进行坐标系变换后的各阵元方向图进行矢量叠加，计算得到复杂曲面共形阵列的散射场。本发明提高了复杂曲面共形阵列散射场的计算效率和计算精度。
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公开(公告)号：CN117610323A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410098458.9
申请日：2024-01-24
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于矢量场变化的复杂曲面共形阵列散射场确定方法，该方法为：利用积分方程获得阵元结构的周期矩量法阻抗矩阵，建立广义特征方程，提取阵元结构的特征模式；然后根据各阵元在共形阵列中所处的位置，计算出入射电磁波法向照射时相对于阵元的入射角度，利用特征模式作为全域基快速计算相应的阵元方向图；利用欧拉旋转矩阵对提取的阵元方向图进行所处坐标系的变换，将阵元方向图所处的局部坐标系变换为共形阵列所处的全局坐标系，并进行矢量场变换；利用远场叠加原理，对于进行坐标系变换后的各阵元方向图进行矢量叠加，计算得到复杂曲面共形阵列的散射场。本发明提高了复杂曲面共形阵列散射场的计算效率和计算精度。
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公开(公告)号：CN116430349B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310700834.2
申请日：2023-06-14
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于物理先验知识的空间群目标探测方法及系统，具体为：构建不同尺寸的空间非合作锥体目标物理仿真模型，获得不同运动状态下混叠的空间群目标随时间变化的雷达回波，利用傅里叶变换获得空间群目标随时间变化的一维距离像；提取出所有时刻散射中心的位置信息和幅度信息，将混叠的锥体目标散射中心模型中的位置信息重组，重构单个锥体目标微多普勒时频图和一维距离像；结合双通道卷积神经网络进行训练和测试，得到复杂环境中空间非合作锥体目标的高度、半径、进动频率。本发明在复杂电磁环境下仍能对空间群目标进行有效分离重构，减少目标之间的交叉和遮挡等干扰，具有更高的提取精度和抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN115454141A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211261459.8
申请日：2022-10-14
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于部分可观测信息的无人机集群多智能体多域抗干扰方法，该方法利用各智能体的部分观测环境信息，通过长短期记忆网络保留历史经验数据，输入各智能体的深度循环Q网络进行动作值函数拟合，采用ε‑greedy算法选择最大输出Q值对应的信道和功率，再经过不断独立训练各智能体的深度循环Q网络，更新Q值分布，最终学习到可适应未知干扰场景下实现通信传输能耗最小化的无人机信道和发射功率最优决策。本发明针对无人机集群网络分别处于扫频干扰和马尔科夫干扰两种场景下，利用部分可观测信息的历史经验数据，从频谱域和功率域实现有效多智能体抗干扰通信；相较于基于多智能体深度Q学习的对比方案，所提方案能够在环境信息部分可观测的情况下更高效地降低无人机集群网络的长期通信传输能耗。
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