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公开(公告)号：CN119439067A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411384081.X
申请日：2024-09-30
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 中国人民解放军93209部队
IPC: G01S7/02 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/15 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM复合深度模型的雷达辐射源信号分选方法，首先仿真生成混叠的雷达辐射源脉冲信号数据，然后建立CNN网络模型并加入LSTM层，得到CNN‑LSTM复合深度模型，再对混叠雷达辐射源脉冲信号数据进行预处理，划分训练集与测试集，使用训练集训练CNN‑LSTM复合深度模型，最后输入测试集数据到训练好的CNN‑LSTM复合深度模型，进行混叠雷达辐射源脉冲信号分选，得到雷达辐射源分选结果。本发明的方法相较于现有方法以及基于全连接网络的分选方法，分选准确率更高，在面对输入脉冲中漏脉冲率以及虚假脉冲率高的情况下鲁棒性强，可为现代复杂电磁环境下雷达辐射源信号分选提供新的理论支撑和技术途径，为雷达信号接收分析提供有效帮助。
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公开(公告)号：CN119126036A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411113048.3
申请日：2024-08-14
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 中国人民解放军93209部队
Abstract: 本发明公开了一种基于趋势滤波的雷达信号PRI序列重建方法，首先构建PRI序列滤波模型，提出最大后验概率估计问题，然后使用E‑M算法更新模型参数，求解最大后验概率估计问题，得到PRI序列滤波结果，将得到的PRI序列滤波结果融合，最后对PRI序列插值修正，输出PRI序列最终重建结果。本发明的方法提出的PRI序列概率模型具有更好的表达雷达信号PRI特征的能力，能有效对含有异常值的雷达信号PRI序列样式进行重建，显著提升PRI序列重建性能，在雷达信号接收分析领域具有重要意义，适用于虚假脉冲、漏脉冲条件下非理想侦收信号序列的PRI参数重建。
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公开(公告)号：CN119272008A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411384085.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 中国人民解放军93209部队
IPC: G06F18/20 , G06F17/16 , G06F18/211
Abstract: 本发明公开了一种面向多功能雷达工作模式识别的特征参数评估方法，首先构建多功能雷达工作模式识别的特征参数选择评估层次结构，然后构建区间直觉模糊语言量度表，并确认专家人选，获取专家对特征参数的评估信息，并且通过汇总信息构建专家偏好量表，再根据语言量度对比结果，计算得到归一化优先级可能度，最后根据得到的准则层、指标层、特征层的优先级可能度，计算得到特征层对目的层的影响度，进行大小排序，获得特征参数排序结果。本发明的方法利用区间直觉模糊‑层次分析法对多功能雷达工作模式识别特征参数进行评估，对不同场景下对多功能雷达工作模式识别的参数选择提供理论依据和规则指导，有利于精确参数选择，提升识别结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN119129822A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411211423.8
申请日：2024-08-30
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 中国人民解放军93209部队
IPC: G06Q10/04 , G06N5/022 , G06Q10/0631 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N20/10 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于计划行为理论的多功能雷达行为预测建模方法，通过构建人类计划行为理论和多功能雷达计划行为的映射关系，构建多功能雷达计划行为预测理论结构模型并对其各个分析模块进行数学建模，得到多功能雷达计划行为预测模型，然后建立多功能雷达仿真场景，进行多功能雷达参数、行为数据获取，构建示例数据集并进行预处理，构建特征样本用于模型训练，验证模型准确率，最后基于验证准确率合格的行为预测模型构建基于计划行为理论的多功能雷达计划行为预测系统，输入雷达行为数据完成雷达行为预测。本发明的方法有效实现了多功能雷达行为预测的数学建模，解决了行为预测基础支撑理论缺乏、行为预测方法体系未建立的难题。
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公开(公告)号：CN119064885A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411321756.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 中国人民解放军93209部队
Abstract: 本发明公开了一种基于相似度分析的多功能雷达信号序列预测方法，首先对雷达信号序列进行预处理，通过趋势滤波算法重建雷达信号序列参数，对信号序列进行简化表示，然后通过动态时间规整算法计算当前与历史时刻信号序列之间的相似度，最后利用具有最高相似度的若干历史时刻信号序列构建预测原型，对预测原型进行加权，得到雷达信号序列预测结果。本发明的方法与现有方法相比，不依赖于脉冲样式先验信息，且能够提升信号序列预测准确性，能有效对非理想第三方信号接收场景下多功能雷达信号序列进行预测，在雷达信号分析处理领域具有重要意义，适用于非理想侦收场景下多功能雷达信号序列的预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119377798A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411507523.5
申请日：2024-10-28
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0985 , G06N3/084 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种基于逆残差平均池化模型的辐射源个体识别方法，首先通过提取辐射源的参数特征构建脉冲描述字PDW参数数据集，然后构建并初始化逆残差平均池化模型，设置模型的超参数及训练方法，再将数据集划分为训练集、验证集和测试集，使用训练集对神经网络模型进行训练、使用验证集评估训练过程，训练完成后，利用训练好的模型对测试集数据进行分类识别测试，以实现个体识别，并评估分类准确率和模型鲁棒性。本发明的方法将逆残差卷积模块与全局平均池化层结合，能够更加高效地提取辐射源的特征信息，显著提高辐射源个体识别的准确率，有效降低网络识别的计算复杂度，并增强网络的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118690245A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410835455.9
申请日：2024-06-26
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
IPC: G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道注意力机制卷积模型的雷达个体识别方法，首先通过雷达辐射源的参数特征构建脉冲描述字参数数据集，然后构建初始化的神经网络模型并进行参数初始化，设置神经网络模型的超参数与训练方法，再将数据集划分为训练集与测试集，使用训练集训练神经网络模型，最后利用训练好的神经网络模型对测试集数据进行分类识别测试，完成雷达个体识别，同时评价分类准确率。本发明的方法将AlexNet架构与多通道注意力SE模块相结合，能够更有效地提取雷达辐射源的特征信息，提高雷达辐射源个体识别的准确率与抗缺失、抗噪声能力，有效降低网络识别的计算复杂度，并增强其网络鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110109104A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910308129.1
申请日：2019-04-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种阵列SAR等距离切片成像几何畸变校正方法，该方法基于阵列SAR下视或侧视成像几何模型及等距离切片三维成像原理，首先计算阵列SAR成像系统天线到等距离切片每一个单元的斜距，然后根据斜距估计出等距离切片每个单元的偏移量，最后对偏移量进行插值重采样且影像单元偏移，从而实现了阵列SAR等距离切片成像几何畸变校正处理。本发明具备无需观测场景DEM先验信息、快速几何校正处理等特点，实现简单、效率高、精度高、适用性好，无需已知观测三维观测场景的DEM等先验信息，能有效解决阵列SAR等距离切片成像的几何畸变校正问题，并且可适用于稀疏阵列条件下阵列SAR等距离切片三维成像几何畸变校正。
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公开(公告)号：CN110109103A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910307894.1
申请日：2019-04-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种星机双基前下视阵列SAR三维稀疏成像技术，它是通过利用卫星、飞机及线阵天线构成双基SAR成像系统，得到一种新型的星机双基地阵列SAR三维成像技术，其中卫星作为雷达发射系统，飞机上安置线性阵列天线作为雷达接收系统，通过飞机运动及线阵天线接收机载平台前下方回波信号，并结合压缩感知稀疏成像方法，构造稀疏成像模型并完成高精度三维成像处理，最终实现机载运动平台前下方三维高分辨稀疏成像。本发明克服传统星机双基地SAR无法获得飞机平台前下方观测区域三维成像的缺陷，具有实现飞机平台前下方观测场景的高精度三维成像能力。
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公开(公告)号：CN119335518A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411484565.1
申请日：2024-10-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于直达波和差分GPS测距的多发多收雷达时间同步方法，在多个雷达单元构成的机载分布式雷达系统中，基线两端的两个雷达单元作为信号发射源，所有雷达单元均具备信号接收能力且互相处于可视范围内。两个发射雷达发射载频不同的线性调频波，所有雷达接收直达波和目标反射回来的回波信号。直达波中蕴含着对应收发雷达平台间的时间同步误差以及基线距离信息。借助差分GPS模块获取定位信息，消除直达波中的基线距离信息，将仅包含时间同步误差的直达波作为参考信号。然后将回波信号与参考信号在频域共轭相乘，即可对回波信号完成距离向匹配滤波和时间同步误差补偿。逐一对所有回波信号进行上述处理，最终实现分布式雷达系统的时间同步。
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