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公开(公告)号：CN114117335B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202111055711.5
申请日：2021-09-09
Applicant: 西安电子工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种通用可扩展阵面软件化数字波束形成方法，属于雷达信号处理中的数字信号处理领域。对于积木化搭建的雷达阵面，该方法可通过软件配置快速实现不同搭建组合、不同数据速率、不同波束个数的数字波束形成，特别适用于天线阵面可扩展性强、功能模式多、多数据率组合的软件化雷达系统，具有可扩展性强，通用性强，适应场景广泛等特点。
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公开(公告)号：CN109975780B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201910306289.2
申请日：2019-04-17
Applicant: 西安电子工程研究所 , 西安长远电子工程有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于脉冲多普勒雷达时域回波的直升机型号识别算法，用于战场侦察雷达快速准确地鉴别直升机型号。基于时域回波的直升机型号鉴别算法通过CLEAN算法进行杂波抑制，去掉噪声得到不含噪声和杂波的目标时域回波，获取峰值间隔作为特征，通过SVM分类器进行分类鉴别。在较短的积累时间内准确的鉴别不同直升机。
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公开(公告)号：CN114117335A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111055711.5
申请日：2021-09-09
Applicant: 西安电子工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种通用可扩展阵面软件化数字波束形成方法，属于雷达信号处理中的数字信号处理领域。对于积木化搭建的雷达阵面，该方法可通过软件配置快速实现不同搭建组合、不同数据速率、不同波束个数的数字波束形成，特别适用于天线阵面可扩展性强、功能模式多、多数据率组合的软件化雷达系统，具有可扩展性强，通用性强，适应场景广泛等特点。
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公开(公告)号：CN114065810A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111311045.7
申请日：2021-11-07
Applicant: 西安电子工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于谱峰个数的无人机与武装单兵分类识别算法，该算法用于战场环境侦察雷达快速准确地鉴别无人机与武装单兵。通过CLEAN算法进行杂波抑制，去掉噪声后在频域遍历获取峰包并统计个数，利用峰包个数作为特征，通过SVM分类器进行分类鉴别，充分利用了无人机旋翼转动与武装单兵四肢摆动的在频域的差异来鉴别，解决了目标RCS太小而无法区分的问题。
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公开(公告)号：CN115390018B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210883462.7
申请日：2022-07-26
Applicant: 西安电子工程研究所
IPC: G01S7/36
Abstract: 本发明涉及一种雷达脉冲式干扰定向方法，属于阵列雷达信号处理中的数字信号处理领域。对于雷达脉冲式干扰，传统方法在波们内往往无法采集到有效快拍数据，造成干扰漏检。本方法通过增加一个休止区脉冲，在休止区对雷达威力覆盖的全距离段进行拆分，并行处理拆分后的多个距离段，对多段处理结果进行非相参积累，最后采用自适应门限来检测干扰。本方法不仅能对压制干扰和脉冲式干扰检测与定向，而且通过非相参积累提高了干噪比。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115856811A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211381702.X
申请日：2022-11-05
Applicant: 西安电子工程研究所
IPC: G01S7/41 , G06V10/764 , G06V20/40 , G06V20/17 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的微多普勒特征目标分类方法，属于雷达目标识别领域技术领域。其实现步骤包括：(1)建立目标微多普勒数据集；(2)分别构建单帧和多帧微多普勒目标识别网络；(3)分别训练单帧和多帧微多普勒特征识别网络；(4)目标微多普勒分类。本发明解决了基于传统特征和分类器导致分类精度不高的问题。可有效的实现基于微多普勒特征的雷达目标分类，可用于雷达目标识别。
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公开(公告)号：CN109975780A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910306289.2
申请日：2019-04-17
Applicant: 西安电子工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于脉冲多普勒雷达时域回波的直升机型号识别算法，用于战场侦察雷达快速准确地鉴别直升机型号。基于时域回波的直升机型号鉴别算法通过CLEAN算法进行杂波抑制，去掉噪声得到不含噪声和杂波的目标时域回波，获取峰值间隔作为特征，通过SVM分类器进行分类鉴别。在较短的积累时间内准确的鉴别不同直升机。
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公开(公告)号：CN107506794A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710727147.4
申请日：2017-08-23
Applicant: 西安电子工程研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于决策树的地面运动目标分类算法，该算法用于战场环境地面战场侦察雷达对轮式车辆、履带式车辆、单人和小分队的准确分类识别。首先进行杂波抑制和特征提取，基于每个特征利用贝叶斯分类器对训练样本进行训练，确定分类器门限，然后计算熵不纯度，以熵不纯度减少量最大为准则，寻找最优特征，进行分层分类。解决了四类目标分层分类过程中的特征最优选择问题：算法中基于熵不纯度减小量最大准则来选择特征作为根节点和层节点。相比基于经验的特征选择算法，基于决策树的特征选择能够实现分层过程中的特征择优，保证分层分类算法的性能。
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公开(公告)号：CN105954740A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610255917.5
申请日：2016-04-22
Applicant: 西安电子工程研究所
Abstract: 本发明公开基于局部白化的极化检测快速实现方法，该方法用于雷达极化检测处理的快速实现。本发明既解决了极化白化滤波对杂波平稳性的要求，又大大降低了滑窗白化滤波运算量太大的问题：本快速实现方法的处理流程为一次检测+最大值聚类+极化白化滤波+二次检测，该快速实现方法解决了极化白化滤波需要杂波在长距离窗内的分布平稳性的要求，又通过最大值聚类后进行极化白化滤波的处理流程大大降低了滑窗极化白化所带来的巨大运算量，极其适用于工程设计实现。
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