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公开(公告)号：CN113219416A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110475131.5
申请日：2021-04-29
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于雷达缺失采样的微动信号分离方法，本发明首先建立缺损采样的窄带雷达微动信号回波模型，其次将信号模型转换成稀疏正则化模型并通过软阈值迭代算法(ISTA)求解得到重构的时频分布，然后提取重构时频谱的极大值点，并将极大值点关联问题定义为指派问题，通过卡尔曼滤波和匈牙利算法求解该问题得到瞬时频率轨迹，最后，采用本征线性调频分量分解(ICCD)算法分离弹道目标上每个散射点的微动回波信号。相对于传统的时频滤波组分解方法，能够较好地分解在时频域交叉重叠的信号分量，且更适用于雷达采样缺损条件下的微动信号分解。
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公开(公告)号：CN110376559B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201910835052.3
申请日：2019-09-05
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G01S7/36
Abstract: 本申请提供一种单通道雷达主瓣多源干扰分离方法、装置和设备，所述方法包括：获取雷达接收到的混合回波信号；根据所述混合回波信号确定所述混合回波信号中被干扰机引入的无意调制特征；根据所述无意调制特征建立所述混合回波信号的数学模型；根据所述数学模型恢复所述混合回波信号中的多个源信号。本发明通过根据雷达接收的混合回波信号确定，该混合回波信号中被被干扰机引入的无意调制特征，进而根据无意调制特征建立混合回波信号的数学模型，根据数学模型即可恢复混合回波信号中的多个源信号，实现将混合回波信号进行分离的目的。
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公开(公告)号：CN106202634A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610488389.8
申请日：2016-06-28
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5045 , G06F2217/08
Abstract: 本发明公开了一种CRLH传输线结构的等效电路结构及其设计方法，包括Cg表示交指电容，Cf则表示交指电容与微带线形成的边缘电容，L表示微带线的线电感，Lc和Cc所形成的谐振回路由DRC产生，C除了表示微带线的线电容外，还包括DRC与微带线之间的耦合电容。本发明提出利用DRC构造CRLH传输线结构，然后利用该传输线结构分别实现+90°50Ω和+90°35Ω的传输线，将实现的传输线应用到分支线耦合器的设计中，大大减小了分支线耦合器的尺寸，该方法尺寸缩减大、不会带来后向辐射，可以用于任何频段，易于集成和封装，调试起来也比较容易，同时具有较高的设计自由度。
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公开(公告)号：CN104751182A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510155787.3
申请日：2015-04-02
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DDAG的SVM多类分类主动学习算法，在多类SVM训练学习过程中引入主动学习思想，充分利用传统“一对多”或“一对一”多类分类方法在测试样本时存在大量的不可分点或决策盲区的缺点，提出了一种基于“o-v-o”分类决策盲区的主动学习算法，主动选择这些不可分或决策盲区中对当前学习器来说就是“最不确定性”的样本，针对主动学习中仅使用单一主动学习策略存在的局限性，在多类SVM训练学习中提出一种基于后验概率及相似度度量不确定性多策略融合的主动学习方法，并将这两种主动学习方法有效得进行了融合，减小了SVM训练学习中的样本标记规模，减少学习的样本标记代价，以尽可能少的标记样本训练获得性能尽可能高的SVM分类器。
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公开(公告)号：CN118897252A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411104644.5
申请日：2024-08-13
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本申请提供一种干扰条件下阵列单快拍多维参数估计方法及装置，该方法包括：先获取干扰条件下的阵列接收信号；将信源多维参数估计问题转化为多维频率估计问题；再对阵列接收信号进行多维频率粗估计，得到多维频率粗估计结果；最后，根据多维频率粗估计结果和多维频率精估计结果，计算频率估计结果，并将频率估计结果转化为参数估计结果。可见，该方法无需进行矩阵分解和网格搜索，仅利用单快拍数据就能够快速、准确的测量相干信源的距离、角度、速度等多个维度参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110412519A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910834395.8
申请日：2019-09-04
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G01S7/36
Abstract: 本申请提供一种雷达目标信号与干扰信号分离方法及装置，包括：接收观测信号；其中，观测信号包括目标信号以及干扰信号，观测信号为单通道信号；将单通道信号利用极化通道扩展为双通道信号；利用盲分离算法将目标信号从双通道信号中分离。因此，针对包括干扰信号的观测信号，首先通过极化通道扩展将单通道信号扩展为双通道信号，然后利用盲分离算法将目标信号与干扰信号从观测信号中分离出来，以在存在干扰信号的情况下，抑制该干扰信号，并发现目标信号。
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公开(公告)号：CN113219416B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202110475131.5
申请日：2021-04-29
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于雷达缺失采样的微动信号分离方法，本发明首先建立缺损采样的窄带雷达微动信号回波模型，其次将信号模型转换成稀疏正则化模型并通过软阈值迭代算法(ISTA)求解得到重构的时频分布，然后提取重构时频谱的极大值点，并将极大值点关联问题定义为指派问题，通过卡尔曼滤波和匈牙利算法求解该问题得到瞬时频率轨迹，最后，采用本征线性调频分量分解(ICCD)算法分离弹道目标上每个散射点的微动回波信号。相对于传统的时频滤波组分解方法，能够较好地分解在时频域交叉重叠的信号分量，且更适用于雷达采样缺损条件下的微动信号分解。
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公开(公告)号：CN110412519B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201910834395.8
申请日：2019-09-04
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G01S7/36
Abstract: 本申请提供一种雷达目标信号与干扰信号分离方法及装置，包括：接收观测信号；其中，观测信号包括目标信号以及干扰信号，观测信号为单通道信号；将单通道信号利用极化通道扩展为双通道信号；利用盲分离算法将目标信号从双通道信号中分离。因此，针对包括干扰信号的观测信号，首先通过极化通道扩展将单通道信号扩展为双通道信号，然后利用盲分离算法将目标信号与干扰信号从观测信号中分离出来，以在存在干扰信号的情况下，抑制该干扰信号，并发现目标信号。
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公开(公告)号：CN110376559A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910835052.3
申请日：2019-09-05
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G01S7/36
Abstract: 本申请提供一种单通道雷达主瓣多源干扰分离方法、装置和设备，所述方法包括：获取雷达接收到的混合回波信号；根据所述混合回波信号确定所述混合回波信号中被干扰机引入的无意调制特征；根据所述无意调制特征建立所述混合回波信号的数学模型；根据所述数学模型恢复所述混合回波信号中的多个源信号。本发明通过根据雷达接收的混合回波信号确定，该混合回波信号中被被干扰机引入的无意调制特征，进而根据无意调制特征建立混合回波信号的数学模型，根据数学模型即可恢复混合回波信号中的多个源信号，实现将混合回波信号进行分离的目的。
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公开(公告)号：CN117743833A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311733000.8
申请日：2023-12-15
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06F18/2131 , G06F18/10
Abstract: 提出一种空间锥体目标平动补偿与微动特征提取方法，包括下列步骤：m‑D曲线分离；构建DMD分解所需的快照序列；DMD分解；曲线重构；确定移位堆叠次数最优值；模态选取；平动补偿与m‑D曲线频率提取。本发明在低信噪比条件下，平动补偿仍取得较好的效果，能够较为准确地提取出目标的微动频率特征；本发明能够实现空间锥体目标的平动补偿与微动特征提取，提高雷达整体工作性能。
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