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公开(公告)号：CN115390031B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210831350.7
申请日：2022-07-15
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种高分辨率海杂波建模与仿真方法，属于雷达信号处理领域。包括以下步骤：构建海杂波幅度分布模型；构建高斯型功率谱的傅里叶级数系数；构建具有高斯型功率谱的幅度时间序列；构建具有空间相关性递减的高斯型功率谱幅度时间序列组；构建具有逆gamma分布幅度特性的时间序列；构建时空相关的GP分布海杂波；分别仿真海杂波数据的空间相关性、时间相关性；最后对幅度特性进行验证。本发明采用SIRP算法以及空间相关性递推算法仿真了具有时空相关特性的二维海杂波时间序列，克服了实测海杂波数据收集困难以及保密的壁垒，有助于海上目标检测器以及雷达系统的设计与仿真。
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公开(公告)号：CN114415110B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210023737.X
申请日：2022-01-10
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种非负稀疏贝叶斯学习的直接定位方法，将协方差矩矢量化为列向量，利用协方差矩阵聚焦能量的优势进行建模推导，有效扩大了阵列的虚拟有效孔径，提高了算法分辨率和定位精度；利用信号功率值非负的特点，提出了非负稀疏贝叶斯学习算法，保证算法不受相关信号的影响，同时在低信噪比、小快拍数情况下能够保证算法的稳健性。本发明避免了传统建模方法中能量分散的问题，利用协方差矩阵聚焦能量的优势，有效扩大了阵列的虚拟有效孔径，提高了算法分辨率和定位精度；保证算法不受相关信号的影响，同时在低信噪比、小快拍数情况下能够保证算法的稳健性。
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公开(公告)号：CN114492510B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202111654116.3
申请日：2021-12-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种智能海杂波抑制方法，首先，对实测海杂波的功率谱中心和谱宽进行标注，并建立神经网络，将待分析的实测海杂波数据输入至网络，得到功率谱中心和谱宽，将海杂波的功率谱中心和谱宽代入杂波的功率谱，进而计算得到杂波的自相关矩阵，将杂波的自相关矩阵进行特征值分解，排列后得到最小特征值对应的特征向量，以特征向量作为系数设计滤波器，将杂波序列通过该滤波器即可实现对杂波的有效抑制。本发明使滤波器凹口与海杂波功率谱中心相适应，实现了对海杂波的有效抑制，使用神经网络对海杂波的功率谱中心和谱宽进行准确估计。该估计方法较传统方法而言，有更高的准确性和泛化能力，无需人工参与。
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公开(公告)号：CN116973849A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310652380.6
申请日：2023-06-05
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于频谱离群检测的SAR影像射频干扰抑制方法，涉及信号处理领域。利用KL散度衡量沿方位向上的功率谱与瑞利分布拟合的差异程度，通过离群点检测出干扰，最终通过自适应迭代和滤波器实现SAR影像在距离频域上的干扰抑制。相较于传统的陷波滤波抑制干扰方法，本发明可以快速识别并抑制一些弱能量干扰，并且干扰抑制后SLC影像中有用信号损失较少，抑制干扰的精确度更高，能较大程度提升干扰抑制后的图像质量。
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公开(公告)号：CN116299392A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310133543.X
申请日：2023-02-17
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EMD分形特征的雷达目标检测方法，其包括：通过EMD算法将原始海杂波序列信号分解，得到多阶固有模态函数；基于多阶固有模态函数，对原始海杂波序列信号进行数据重构；通过AR谱估计获得数据重构后的纯海杂波单元和目标所在单元的高分辨功率谱，并计算高分辨功率谱的部分和序列；对部分和序列进行分形特征判定，基于具有分形特征的部分和序列，计算其抽取间隔对应的Hurst指数；基于多个海杂波AR谱的Hurst指数，设计恒虚警检测器，基于广义符号检验法设定虚警率，完成目标检测。本发明提高了低信杂比条件下雷达目标的检测概率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116125373A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310403050.3
申请日：2023-04-17
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种宽带阵列天线波达方向估计方法、设备及介质，属于阵列信号处理领域，包括步骤：针对空间中的宽带信号，获取接收阵列的输出信号，并对宽带信号进行处理；定义参数向量，根据贝叶斯准则，将后验概率分布转化成先验分布来表示；利用贝叶斯准则确定权值及其迭代表达式；在粒子滤波算法的基础上对粒子进行高斯‑柯西突变重采样，设定权重阈值和高权重粒子比重阈值，通过设定的阈值对粒子进行筛选；对筛选后的粒子，根据不同频率点的目标阵列流形递归估计DOA。本发明可以减小宽带阵列天线波达方向估计误差，提高DOA估计性能。
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公开(公告)号：CN116095699A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310082804.X
申请日：2023-02-07
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及空天海一体化网络通信技术领域，具体为一种利用双边缘计算的高安全卸载方法、系统、终端及其介质，联合优化无人机发射功率、无人机轨迹、接入卫星接收功率以及MMU发射功率，最小化移动终端计算任务卸载给小基站和卫星边缘服务器过程的传输时延，从而提升了系统整体的传输效率。另外，与单纯追求系统时延最小的方案相比，充分考虑到系统的安全性，通过部署无人干扰机发送干扰信息，大大降低了MMUs在向卫星传输任务时被窃听风险，使系统整体具有最大的平均保密率。
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公开(公告)号：CN115963463A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211672957.1
申请日：2022-12-26
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了基于特征提取的辐射源信号分选方法、装置、设备及介质，所述方法包括：构建脉冲到达时间参数矩阵、脉冲重复间隔频次矩阵和标签矩阵；将脉冲重复间隔频次矩阵作为语义提取模型的网络输入图像进行训练；输出实测数据预测的语义特征提取结果；提取脉冲序列及参差序列完成信号分选。本发明在信噪比较低的参差PRI调制与固定PRI混合场景下，具有较好的分选效果，有助于提升后续对辐射源的定位精度。
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公开(公告)号：CN112887001B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110010666.5
申请日：2021-01-06
Applicant: 西北工业大学 , 中国船舶重工集团公司第七一五研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于信号来向的相位中心补偿方法，为实现空域自适应信号处理技术加入阵列数字波束形成后对信号相位中心的高精度补偿，本发明在波束指向为任意角度的情况下，根据信号来向的先验信息，计算出该信号对应相位中心误差，实现相位中心的补偿。本发明实现空域自适应信号处理技术加入阵列数字波束形成后对信号相位中心的高精度补偿。
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公开(公告)号：CN113301664B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110520433.X
申请日：2021-05-13
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04W74/08
Abstract: 本发明提供了一种状态信息序列竞争的网络接入方法，将竞争类MAC层接入方法与非竞争类MAC层接入方法的优点结合，针对不同优先级的消息，网络中的不同车辆节点采用不同的状态信息序列在网络分配的竞争阶段进行竞争，用以预约传输阶段的传输时隙。在传输阶段，采用时分多址方式，不同车辆节点按照竞争阶段预约的时隙进行信息传输。本发明通过将车辆节点之间传输的信息进行分类，保证高优先级的信息率先传输，低优先级的信息最后传输，更符合车载自组织网络的实际应用场景。同时引入自适应调整机制，提供冲突出现时的解决方案，提高了网络吞吐量和传输效率。
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