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公开(公告)号：CN113189556B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110394023.5
申请日：2021-04-13
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种在复合高斯杂波环境下的MIMO雷达动目标检测方法，属于信号处理技术领域，它特别涉及关于用监督学习的方法在复合高斯杂波环境下对动目标物体进行检测。利用本发明的检测方法，可以有效的检测在复合高斯杂波环境中的动目标物体，且该检测器的计算复杂度可控，相较于传统GLRT检测器计算量更小，检测精度更高。
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公开(公告)号：CN113189556A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110394023.5
申请日：2021-04-13
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种在复合高斯杂波环境下的MIMO雷达动目标检测方法，属于信号处理技术领域，它特别涉及关于用监督学习的方法在复合高斯杂波环境下对动目标物体进行检测。利用本发明的检测方法，可以有效的检测在复合高斯杂波环境中的动目标物体，且该检测器的计算复杂度可控，相较于传统GLRT检测器计算量更小，检测精度更高。
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公开(公告)号：CN117254999B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202310831682.X
申请日：2023-07-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L27/36 , H04L27/38 , H04B7/0413
Abstract: 该发明公开了一种基于机器学习的MIMO雷达通信双功一体化联合收发方法，属于雷达通信一体化技术领域。通过采用强化学习和监督学习，实现对双功SO‑OCDM波形、雷达检测器和通信译码器的联合设计。相较于传统的方法，基于机器学习的方法是一种复杂度可控的方法，对信道、目标和杂波等的数学模型依赖性更小，同时可以有效提升系统性能，为双功一体化领域的收发联合设计问题提供了一种可行方法。
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公开(公告)号：CN115356701B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210833774.7
申请日：2022-07-15
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本申请公开了一种基于等时域参数空时嵌套采样的联合设计方法，所述方法包括：获取阵元接收信号的嵌套参数的差分集合；对虚拟时域、空域下的差分集合处理得到等效接收信号进行估计；其中，对等效接收信号包括参数DOA和多普勒频率的估计，求解DOA和多普勒频率估计下的最优的嵌套参数并得到最优时域、空域嵌套参数。本申请基于嵌套结构，构建虚拟的空域阵列和时域序列，得到比原始嵌套阵列或序列更大的孔径，从而增加自由度，提高分辨率。同时，构建的虚拟阵列在空域是均匀线性阵列，避免了频谱的空间混叠。
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公开(公告)号：CN118983073A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410818982.9
申请日：2024-06-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G06N3/0464 , G06N3/043 , G06F18/2131 , G06N3/045 , G06F18/25
Abstract: 该发明公开了一种基于舌脉数据和模糊神经网络的多标签中医辨证方法，涉及医学、深度学习、多模态融合技术领域，具体涉及基于舌脉数据和模糊神经网络的多标签中医辨证方法。本发明解决了如何将深度学习和模糊逻辑技术进一步应用于中医智能辨证中实现准确的多标签证候识别。本申请提供了解决上述问题的基于舌脉数据和模糊神经网络的多标签中医辨证方法，本发明方法性能好，评估的准确性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115459814B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202210919892.X
申请日：2022-08-01
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/0413 , H04L1/00 , G01S7/41 , G01S13/06 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于监督学习的分布式MIMO雷达目标定位的性能界，属于信号处理技术领域，它特别涉及关于推导基于监督学习的分布式MIMO雷达目标定位性能的下界。本发明的推导结果在理论上考虑了多种网络参数对最终性能的影响，有效的为系统设计者提供网络参数设置的参考。
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公开(公告)号：CN110632558B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910648384.0
申请日：2019-07-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种联合计算MIMO雷达稀疏阵列和脉冲串的方法,属于信号处理领域，特别涉及雷达系统复杂度受限和杂波存在的情况下，稀疏阵列、稀疏脉冲串和空时自适应处理联合设计问题，适用于MIMO雷达稀疏阵列、稀疏脉冲串和抑制杂波的联合处理。通过对收发天线阵列和发射脉冲串的联合设计优化，减少收发天线和发射脉冲的个数，降低了系统复杂度。同时，将权向量进行拆分和替换，得到了既能保证系统检测性能又容易解决的优化问题，并通过贪婪算法进一步降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN113406583B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110689341.4
申请日：2021-06-22
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明涉及雷达技术领域，其公开了一种云MIMO雷达目标检测概率的近似计算方法，减少接收器与融合中心之间的通信负担，并可以获得闭式的检测概率。该方法包括：计算接收机与发射机之间的各个路径的检测统计量；对检测统计量进行量化处理，获得量化结果，各接收机将量化数据传输给融合中心；确定H1假设和H0假设情况下，融合中心处的总检测统计量；计算融合中心处的总检测统计量的概率分布函数；计算目标检测概率；针对量化间隔为Δ的均匀量化器，计算当Δ→0时均匀量化器输出结果的特征函数以及概率密度函数；确定云MIMO雷达中采用均匀量化器输出量化结果的近似概率密度函数；确定总检测统计量的近似分布，获得量化近似情况下的检测门限，计算近似的目标检测概率。
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公开(公告)号：CN108957422B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201810557904.2
申请日：2018-06-01
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/42
Abstract: 本发明公开了一种基于量化数据的云MIMO雷达的根克拉美罗下界计算方法,属于雷达技术领域，它特别涉及关于雷达信号处理中的参数估计性能界克拉美罗界的计算。本发明针对背景技术的不足解决的技术问题是,获得基于量化数据的的云MIMO雷达联合目标速度和位置参数估计，采用了直接分析量化和近似分析量化两种处理方式，进行了最大似然估计，并计算了克拉美罗界。利用本发明方法计算得到的直接分析量化和将量化影响近似为高斯误差时的克拉美罗界可以用来评估云MIMO雷达联合目标速度和位置参数估计的性能，并考虑了量化对性能的影响，这降低了实现的复杂度，更贴近工程应用。
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公开(公告)号：CN113360841B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110543520.7
申请日：2021-05-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该方法公开了一种基于监督学习的分布式MIMO雷达目标定位性能计算方法，属于信号处理技术领域。利用本发明方法可以基于样本集先验统计特性，得到利用全连接神经网络实现分布式MIMO雷达目标定位任务的MSE性能界。依据此性能界，可以实现对神经网络拓扑结构的优化，使得其性能接近于基于传统方法的性能界。
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