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公开(公告)号：CN109190673B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201810874485.5
申请日：2018-08-03
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林和数据拒判的地面目标分类方法，其实现步骤是：(1)对训练样本集进行预处理；(2)提取训练特征矩阵；(3)训练随机森林分类器；(4)对测试样本进行预处理；(5)提取测试特征向量；(6)计算地面目标输出概率向量；(7)判断测试样本是否拒判；(8)若拒判，则将测试样本作为没有目标微动特性的回波信号；(9)若不拒判，输出概率向量中最大值对应类别作为该测试样本的地面目标分类结果。本发明拒判杂波、欺骗式干扰和无微动的目标信号，提高地面运动目标的分类识别率，同时采用具有并行处理能力的分类器，提高方法在实时性方面的性能。
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公开(公告)号：CN113866739A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111092582.7
申请日：2021-09-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GLCT‑GPTF多旋翼目标物理参数估计方法，旨在解决现有技术的基于短时傅里叶变换时频谱图的旋翼物理参数估计方法时频谱图能量集中度不高以及需要预先设置时频谱图量化门限影响旋翼物理参数估计精度的问题。本发明主要包括以下步骤：(1)计算每个旋翼目标的转速；(2)利用广义线性调频小波变换‑广义参数化时频分析GLCT‑GPTF变换计算旋转平移后信号的平稳度；(3)利用天牛群优化算法获得与多旋翼目标雷达回波信号匹配的变换核参数向量；(4)计算旋翼的桨叶长度。本发明具有更精确的刻画多旋翼目标雷达回波信号时频特性和提高了旋翼的转速以及桨叶长度的估计精度的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119544057A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411683596.X
申请日：2024-11-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SDR的激光和射频双体制数据通信装置及方法，属于软件无线电与激光通信技术领域。本发明提供的装置，将光路装置通过固定组件并排固定在下层板上，同时上层板为SDR电路板，有效减小了传统激光通信光学头部的体积和重量；通过优化光路装置和射频组件的布局和选型，减少了装置冗余，实现了轻量化和小型化的目标，提升了装置的便携性和固定稳定性，进而保证了激光传输的质量；通过上位机和主控电路芯片的控制，能够实现激光和无线射频数据通信的灵活切换，克服了传统射频激光双模通信装置应用场景单一的局限，使得装置能够适应多种通信场景和需求，提高了装置的灵活性和适应性。
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公开(公告)号：CN113866739B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111092582.7
申请日：2021-09-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GLCT‑GPTF多旋翼目标物理参数估计方法，旨在解决现有技术的基于短时傅里叶变换时频谱图的旋翼物理参数估计方法时频谱图能量集中度不高以及需要预先设置时频谱图量化门限影响旋翼物理参数估计精度的问题。本发明主要包括以下步骤：(1)计算每个旋翼目标的转速；(2)利用广义线性调频小波变换‑广义参数化时频分析GLCT‑GPTF变换计算旋转平移后信号的平稳度；(3)利用天牛群优化算法获得与多旋翼目标雷达回波信号匹配的变换核参数向量；(4)计算旋翼的桨叶长度。本发明具有更精确的刻画多旋翼目标雷达回波信号时频特性和提高了旋翼的转速以及桨叶长度的估计精度的优点。
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公开(公告)号：CN117540157A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311473045.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，公开了一种基于多注意力生成对抗网络的多任务信号检测和生成方法及系统；包括在将随机信号输入到多头注意力模块，然后进行前向传播，进一步使用掩码多头注意力模块和传播后的信号进行融合进入下一个多头注意力模块，然后与真实信号进行级联归一化处理，然后经过卷积层，池化层，前向传播后进入判别器，通过惩罚项和评判指标进行判别，进一步对生成器进行反向传播优化处理，最终使输出的生成信号与真实信号一致，本发明可用于通信信号的识别和信号的生成。
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公开(公告)号：CN117240384A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311170989.6
申请日：2023-09-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/382 , H04W24/02 , G06N3/042 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习网络的智能空间频谱抗干扰方法，涉及空间电磁频谱智能分析技术领域，包括：利用多源信息融合网络对天线接收的信号进行特征提取，得到特征信息；将特征信息输入注意力特征平衡网络，得到多维度信号表征，并判断信号是否为干扰信号；当信号为干扰信号时，将多维度信号表征输入图神经网络，得到该干扰信号的属性信息；将属性信息输入预先训练好的深度决策评估网络，得到针对该干扰信号的动作。本发明实现了精确的信号识别和正确的抗干扰策略，还具备实时分析和实时对抗的功能，可以快速响应并应对不同信号环境中的干扰情况，这使得该方法在无线通信、雷达系统、无人机控制等领域具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN109190673A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810874485.5
申请日：2018-08-03
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林和数据拒判的地面目标分类方法，其实现步骤是：(1)对训练样本集进行预处理；(2)提取训练特征矩阵；(3)训练随机森林分类器；(4)对测试样本进行预处理；(5)提取测试特征向量；(6)计算地面目标输出概率向量；(7)判断测试样本是否拒判；(8)若拒判，则将测试样本作为没有目标微动特性的回波信号；(9)若不拒判，输出概率向量中最大值对应类别作为该测试样本的地面目标分类结果。本发明拒判杂波、欺骗式干扰和无微动的目标信号，提高地面运动目标的分类识别率，同时采用具有并行处理能力的分类器，提高方法在实时性方面的性能。
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