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公开(公告)号：CN119439067A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411384081.X
申请日：2024-09-30
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 中国人民解放军93209部队
IPC: G01S7/02 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/15 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM复合深度模型的雷达辐射源信号分选方法，首先仿真生成混叠的雷达辐射源脉冲信号数据，然后建立CNN网络模型并加入LSTM层，得到CNN‑LSTM复合深度模型，再对混叠雷达辐射源脉冲信号数据进行预处理，划分训练集与测试集，使用训练集训练CNN‑LSTM复合深度模型，最后输入测试集数据到训练好的CNN‑LSTM复合深度模型，进行混叠雷达辐射源脉冲信号分选，得到雷达辐射源分选结果。本发明的方法相较于现有方法以及基于全连接网络的分选方法，分选准确率更高，在面对输入脉冲中漏脉冲率以及虚假脉冲率高的情况下鲁棒性强，可为现代复杂电磁环境下雷达辐射源信号分选提供新的理论支撑和技术途径，为雷达信号接收分析提供有效帮助。
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公开(公告)号：CN119270248A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411407842.9
申请日：2024-10-10
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 中国人民解放军93209部队
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机群协同的雷达辐射源弱信号检测方法，首先建立基于能量检测的单无人机检测模型，考虑信道的瑞利衰落特性，建立瑞利信道模型并分析虚警概率和检测概率，然后提出基于局部检测+信息融合架构的多无人机对雷达辐射源协同检测的方法，建立全局检测性能评估模型，分析检测系统的性能，实现信号检测。本发明的方法所提模型与方法有效提高了低信噪比场景下的无人机群协同对辐射源目标的检测概率，不仅在理论上丰富了多无人机协同侦察领域的技术框架，而且在实际应用中提供了一种有效的技术手段，以应对低信噪比环境下的侦察挑战，对于提高侦察系统的可靠性和准确性，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN119126036A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411113048.3
申请日：2024-08-14
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 中国人民解放军93209部队
Abstract: 本发明公开了一种基于趋势滤波的雷达信号PRI序列重建方法，首先构建PRI序列滤波模型，提出最大后验概率估计问题，然后使用E‑M算法更新模型参数，求解最大后验概率估计问题，得到PRI序列滤波结果，将得到的PRI序列滤波结果融合，最后对PRI序列插值修正，输出PRI序列最终重建结果。本发明的方法提出的PRI序列概率模型具有更好的表达雷达信号PRI特征的能力，能有效对含有异常值的雷达信号PRI序列样式进行重建，显著提升PRI序列重建性能，在雷达信号接收分析领域具有重要意义，适用于虚假脉冲、漏脉冲条件下非理想侦收信号序列的PRI参数重建。
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公开(公告)号：CN119272008A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411384085.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 中国人民解放军93209部队
IPC: G06F18/20 , G06F17/16 , G06F18/211
Abstract: 本发明公开了一种面向多功能雷达工作模式识别的特征参数评估方法，首先构建多功能雷达工作模式识别的特征参数选择评估层次结构，然后构建区间直觉模糊语言量度表，并确认专家人选，获取专家对特征参数的评估信息，并且通过汇总信息构建专家偏好量表，再根据语言量度对比结果，计算得到归一化优先级可能度，最后根据得到的准则层、指标层、特征层的优先级可能度，计算得到特征层对目的层的影响度，进行大小排序，获得特征参数排序结果。本发明的方法利用区间直觉模糊‑层次分析法对多功能雷达工作模式识别特征参数进行评估，对不同场景下对多功能雷达工作模式识别的参数选择提供理论依据和规则指导，有利于精确参数选择，提升识别结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN119129822A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411211423.8
申请日：2024-08-30
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 中国人民解放军93209部队
IPC: G06Q10/04 , G06N5/022 , G06Q10/0631 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N20/10 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于计划行为理论的多功能雷达行为预测建模方法，通过构建人类计划行为理论和多功能雷达计划行为的映射关系，构建多功能雷达计划行为预测理论结构模型并对其各个分析模块进行数学建模，得到多功能雷达计划行为预测模型，然后建立多功能雷达仿真场景，进行多功能雷达参数、行为数据获取，构建示例数据集并进行预处理，构建特征样本用于模型训练，验证模型准确率，最后基于验证准确率合格的行为预测模型构建基于计划行为理论的多功能雷达计划行为预测系统，输入雷达行为数据完成雷达行为预测。本发明的方法有效实现了多功能雷达行为预测的数学建模，解决了行为预测基础支撑理论缺乏、行为预测方法体系未建立的难题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119064885A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411321756.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 中国人民解放军93209部队
Abstract: 本发明公开了一种基于相似度分析的多功能雷达信号序列预测方法，首先对雷达信号序列进行预处理，通过趋势滤波算法重建雷达信号序列参数，对信号序列进行简化表示，然后通过动态时间规整算法计算当前与历史时刻信号序列之间的相似度，最后利用具有最高相似度的若干历史时刻信号序列构建预测原型，对预测原型进行加权，得到雷达信号序列预测结果。本发明的方法与现有方法相比，不依赖于脉冲样式先验信息，且能够提升信号序列预测准确性，能有效对非理想第三方信号接收场景下多功能雷达信号序列进行预测，在雷达信号分析处理领域具有重要意义，适用于非理想侦收场景下多功能雷达信号序列的预测。
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公开(公告)号：CN114488028B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210074764.X
申请日：2022-01-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多站集群协同下基于多组时差的雷达信号分选方法，其具体步骤包括：1、构建多站集群协同电子侦察系统，2、配对主站与各副站的交错脉冲信号，3、提取配对脉冲的TDOA和FDOA，4、计算提取TDOA和FDOA的雷达辐射源位置及速度，5、计算每组配对脉冲的位置估计误差，6、判断每组配对脉冲的位置估计误差是否大于或者等于阈值，若是，执行步骤7，否则，执行步骤3；7、分选雷达的脉冲信号。本发明在双站协同雷达信号分选的基础上，利用多站协同配对脉冲中提取的TDOA/FDOA剔除了虚假时差，能够实现准确的雷达信号分选。
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公开(公告)号：CN113567935B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110817796.X
申请日：2021-07-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于多子脉冲处理的高速目标探测方法，应用于雷达探测技术领域，针对现有雷达的高速目标探测性能不高的问题；本发明首先利用两两相互正交的波形拼接成一个长脉冲信号，各个正交子波形间可具有不同的调制方式，从而实现波形的复杂调制；然后针对子脉冲拼接的特殊波形结构，提出了基于多子脉冲的回波处理方式，分别用构成发射波形的每一个子脉冲对回波进行脉冲压缩处理；最后在一个脉冲重复时间内完成相参处理，得到目标的位置和速度信息；本发明的方法适应于高速目标探测。
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公开(公告)号：CN114696788B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202210379049.7
申请日：2022-04-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种抗多主瓣干扰的波形与滤波器联合认知设计方法，包括以下步骤：S1、基于恒模相位编码信号，构建C&I、直接间歇采样、重复间歇采样干扰信号模型，失配滤波器模型；S2、在干扰参数完全已知或者存在偏差条件下，建立信噪比约束下波形相关函数峰值电平、相关函数主瓣模板匹配误差，以及干扰能量加权和最小化准则的发射‑接收联合优化问题；S3、将优化问题转化成关于自变量函数的最小化问题，并利用迭代的L‑BFGS算法进行求解。本发明设计的优化信号具备良好的多普勒容忍度、抗多主瓣干扰性能，以及失配滤波后具备较低的峰值旁瓣。
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公开(公告)号：CN114696788A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210379049.7
申请日：2022-04-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种抗多主瓣干扰的波形与滤波器联合认知设计方法，包括以下步骤：S1、基于恒模相位编码信号，构建C&I、直接间歇采样、重复间歇采样干扰信号模型，失配滤波器模型；S2、在干扰参数完全已知或者存在偏差条件下，建立信噪比约束下波形相关函数峰值电平、相关函数主瓣模板匹配误差，以及干扰能量加权和最小化准则的发射‑接收联合优化问题；S3、将优化问题转化成关于自变量函数的最小化问题，并利用迭代的L‑BFGS算法进行求解。本发明设计的优化信号具备良好的多普勒容忍度、抗多主瓣干扰性能，以及失配滤波后具备较低的峰值旁瓣。
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