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公开(公告)号：CN113759324B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202110826012.X
申请日：2021-07-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明公开了一种基于箔条干扰实测数据的对抗方法，包括：获取雷达的回波信号；对回波信号进行处理，得到距离‑多普勒二维像；对距离‑多普勒二维像进行二维恒虚警检测，得到过检测门限的点集；对过检测门限的点集进行聚类分组，得到目标信号和箔条信号分离的若干组数据；从距离‑多普勒二维像中获取每组数据的若干特征信息；利用分类器和特征信息对若干组数据进行分类，得到目标信号和箔条信号的识别结果。本发明提供的基于箔条干扰实测数据的对抗方法由于采用的特征信息在箔条扩散的各个阶段表现出了与目标较高的区分度，从而使得该方法在箔条云整个扩散过程中都具备有效的对抗效果和极强的普适性。
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公开(公告)号：CN113985358A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111076388.X
申请日：2021-09-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供的一种基于相控阵MIMO的接收ADBF处理方法，通过对每个接收子阵的目标反射信号进行接收ADBF处理；对处理后的目标反射信号使用多个匹配滤波器进行匹配滤波；对每一组匹配滤波后的目标反射信号进行等效发射DBF处理，得到处理后的目标反射信号。本发明由于是对接收信号直接做ADBF，考虑形成B个波束，此时的运算量为B×O(N3)；然后在进行匹配滤波，最后做等效发射DBF，需要的运算量为MB。因此本发明进行接收ADBF后等效发射DBF处理的总运算量为MB+NBNMF+B×O(N3)，运算量大幅度降低。
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公开(公告)号：CN113866723A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202110969210.1
申请日：2021-08-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于认知雷达的抗干扰决策方法，包括：获取环境状态信息，包括：当前时刻的外在干扰信息及各历史时刻的抗干扰动作；将环境状态信息作为马尔科夫决策过程＜S,A,P,R,γ＞中状态S＝{Jt,A1,A2,...,At‑1}的初始值，基于强化学习算法执行马尔科夫决策，直至行为价值矩阵收敛；根据收敛的行为价值矩阵，利用标准贪婪算法选择认知雷达的下一抗干扰动作；其中，P表示状态转移概率，A表示抗干扰动作，R表示抗干扰收益，γ表示时间折扣因子。本发明可使认知雷可以从复杂的抗干扰措施中选择合适的抗干扰措施，而不受攻击者类型的限制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113866723B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110969210.1
申请日：2021-08-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于认知雷达的抗干扰决策方法，包括：获取环境状态信息，包括：当前时刻的外在干扰信息及各历史时刻的抗干扰动作；将环境状态信息作为马尔科夫决策过程＜S,A,P,R,γ＞中状态S＝{Jt,A1,A2,…,At‑1}的初始值，基于强化学习算法执行马尔科夫决策，直至行为价值矩阵收敛；根据收敛的行为价值矩阵，利用标准贪婪算法选择认知雷达的下一抗干扰动作；其中，P表示状态转移概率，A表示抗干扰动作，R表示抗干扰收益，γ表示时间折扣因子。本发明可使认知雷可以从复杂的抗干扰措施中选择合适的抗干扰措施，而不受攻击者类型的限制。
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公开(公告)号：CN113759324A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110826012.X
申请日：2021-07-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明公开了一种基于箔条干扰实测数据的对抗方法，包括：获取雷达的回波信号；对回波信号进行处理，得到距离‑多普勒二维像；对距离‑多普勒二维像进行二维恒虚警检测，得到过检测门限的点集；对过检测门限的点集进行聚类分组，得到目标信号和箔条信号分离的若干组数据；从距离‑多普勒二维像中获取每组数据的若干特征信息；利用分类器和特征信息对若干组数据进行分类，得到目标信号和箔条信号的识别结果。本发明提供的基于箔条干扰实测数据的对抗方法由于采用的特征信息在箔条扩散的各个阶段表现出了与目标较高的区分度，从而使得该方法在箔条云整个扩散过程中都具备有效的对抗效果和极强的普适性。
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公开(公告)号：CN119024278A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411210184.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于空间形态特征的拖曳式干扰对抗方法，包括：获取和通道、方位差通道和俯仰差通道的回波数据，并利用单脉冲三维成像技术对回波数据进行雷达前视区域的三维成像，得到三维点云；利用基于密度聚类的空域滤波算法对三维点云进行簇聚类和噪点剔除，得到若干点云簇；基于点云簇的空间协方差特征值，计算每个点云簇的空间形态特征描述子；基于目标与干扰在空间形态上的差异性，利用软间隔线性SVM目标鉴别器对点云簇样本集中的每个点云簇进行目标鉴别和干扰抑制，得到抗干扰后的目标成像结果。该方法充分利用干扰与目标在空间形态特征上的差异性实现拖曳式干扰对抗，干扰鉴别正确率较高，抗干扰后的目标成像结果质量较高。
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公开(公告)号：CN113985358B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111076388.X
申请日：2021-09-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供的一种基于相控阵MIMO的接收ADBF处理方法，通过对每个接收子阵的目标反射信号进行接收ADBF处理；对处理后的目标反射信号使用多个匹配滤波器进行匹配滤波；对每一组匹配滤波后的目标反射信号进行等效发射DBF处理，得到处理后的目标反射信号。本发明由于是对接收信号直接做ADBF，考虑形成B个波束，此时的运算量为B×O(N3)；然后在进行匹配滤波，最后做等效发射DBF，需要的运算量为MB。因此本发明进行接收ADBF后等效发射DBF处理的总运算量为MB+NBNMF+B×O(N3)，运算量大幅度降低。
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公开(公告)号：CN117491993A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311449281.4
申请日：2023-11-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多残差编解码器网络恢复受脉内转发干扰信号的方法，涉及雷达技术领域，包括：接收受干扰信号，并对受干扰信号进行预处理，获得输入数据；将输入数据输入至预先训练好的多残差编解码器网络，以使多残差编解码器网络利用编码器提取输入数据的特征，并压缩特征的维度、增加通道数后，进一步使多残差解码器网络利用与编码器跳接连通的解码器基于输入的数据进行信号恢复及维度调整，得到恢复信号。可以在复杂的干扰环境下实现对目标回波信号的重建，无需依赖人工经验，并且在不同种类转发式干扰下，均呈现出良好的重建性能。
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