-
公开(公告)号：CN118112508A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410032761.9
申请日：2024-01-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于角度估计补偿的欺骗式假目标鉴别方法及装置，获取多个量测点的量测数据，将角度同源的量测数据划分为一组量测集；对每组量测集的角度进行无偏估计，并利用角度估计值补偿量测集的误差，根据在统一坐标系下的每组量测集得到对应目标的点迹；利用角度交叉定位得到定位点，并利用定位点对目标的点迹作一次关联得到关联点迹；对关联点迹作两两关联得到真目标。本发明对真目标和多个假目标的角度进行关于目标的角度无偏估计，提升点迹的角度精度；基于交叉定位点关联的方法得到交叉点，利用各雷达修正后指向目标的角度的交叉点对所有点迹进行一次筛选，再进行两两关联鉴别，此方式可以一定程度上减小点迹关联次数，提高鉴别速率。
-
公开(公告)号：CN117289213A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311034261.0
申请日：2023-08-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种被动雷达组网信号协同互补分选方法及系统，其中，上述方法包括：对多个被动雷达站接收的混叠辐射源脉冲序列信号进行协同互补，得到互补后的脉冲序列信号；利用累积差直方图法对互补后的脉冲序列信号进行分选，以分离出不同辐射源的脉冲序列。相比于现有的单站被动雷达信号分选方法，该方法很好的解决了脉冲丢失导致的脉冲序列不完整的问题，大大提升了信号分选的正确率，尤其在脉冲丢失严重时，有着更好的分选性能。
-
公开(公告)号：CN116106923A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310101397.2
申请日：2023-02-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于拉格朗日神经网络的被动雷达目标定位方法，解决了异常量测值下目标稳定定位问题。实现包括：建立观测模型；得到目标到主、辅接收站时差量测值；列定位方程；把定位转为带约束优化；构建并重新构建拉格朗日乘子式；定义求解两类神经元；构建拉格朗日神经网络；得到被动雷达目标定位的目标位置。本发明通过优化，并通过拉格朗日乘子法得到拉格朗日乘子式，通过求导求解构建拉格朗日神经网络，将传统的方式变成了在拉格朗日神经网络中迭代，避免了线性化损失，实现异常量测值时目标稳定定位。本发明在低信噪比下有更高定位精度；实现稳定定位。用于多站被动雷达定位。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.02 seconds)
