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公开(公告)号：CN111487592B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010167051.9
申请日：2020-03-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/28
Abstract: 本发明公开了基于GPU和CPU平台漂移均值聚类的雷达信号分选方法，包括：获取第一脉冲信号，并根据脉冲信号得到第一数字信号；将第一数字信号存储于CPU中，再将CPU中的第一数字信号传输至GPU中；根据GPU中的第一数字信号得到若干个时域上的第二数字信号，对第二数字信号进行并行的短时傅里叶变换得到频域上的第三数字信号；根据第三数字信号得到第二脉冲信号的参数；根据第二脉冲信号得到雷达信号的数目和每个雷达信号的脉冲参数。本发明利用GPU进行了短时傅里叶变换计算，有效克服了只通过CPU进行运算的运算速度慢的问题，对系统的实时性处理有着更好的效果，使得本发明对于雷达信号的分选有着计算速度快的优点。
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公开(公告)号：CN111487592A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010167051.9
申请日：2020-03-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/28
Abstract: 本发明公开了基于GPU和CPU平台漂移均值聚类的雷达信号分选方法，包括：获取第一脉冲信号，并根据脉冲信号得到第一数字信号；将第一数字信号存储于CPU中，再将CPU中的第一数字信号传输至GPU中；根据GPU中的第一数字信号得到若干个时域上的第二数字信号，对第二数字信号进行并行的短时傅里叶变换得到频域上的第三数字信号；根据第三数字信号得到第二脉冲信号的参数；根据第二脉冲信号得到雷达信号的数目和每个雷达信号的脉冲参数。本发明利用GPU进行了短时傅里叶变换计算，有效克服了只通过CPU进行运算的运算速度慢的问题，对系统的实时性处理有着更好的效果，使得本发明对于雷达信号的分选有着计算速度快的优点。
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公开(公告)号：CN110082733A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910229296.7
申请日：2019-03-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种雷达干扰效果评估方法。其步骤包括：获取目标雷达和雷达干扰方案的行为参数并建立雷达干扰因素集，并分别通过不同的预先设定的方法获得所述雷达干扰方案中各干扰因素的干扰效益值；获取用户输入的所述干扰因素的评分值，并根据层次分析法获得权重矢量；根据所述各干扰因素的干扰效益值和权重矢量获得干扰因素的加权干扰效益矩阵，并根据所述加权干扰效益矩阵采用TOPSIS法获得雷达干扰方案干扰效果评分。本发明的评估方法可以对不同干扰条件下的干扰效果进行综合评价，精确的反应雷达干扰方案的干扰效果，且对干扰指标没有严格的限制，算法过程简单易行。
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公开(公告)号：CN111766559A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201910254358.X
申请日：2019-03-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线电测向技术领域，尤其涉及一种测向方法、装置、系统、计算机设备以及存储介质。所述测向方法包括以下步骤：获取被测信号到达第一接收机与第二接收机的时差、到达第二接收机与第三接收机的时差，并分别记为第一时间差和第二时间差；根据所述第一时间差和第二时间差得到所述被测信号的第一到达角；获取被测信号到达第一接收机与第二接收机的相位差、到达第二接收机与第三接收机的相位差，并分别记为第一相位差和第二相位差；根据所述第一相位差和第二相位差得到所述被测信号的第二到达角；由所述第一到达角以及所述第二达到角确定实际到达角。本发明联合了比时测向和比相测向，避免了单一测向方法带来的误差，提高了到达角测量精度。
