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公开(公告)号：CN109861932A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910116006.8
申请日：2019-02-15
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明提供一种基于智能图像分析的短波莫尔斯报文自动识别方法。该方法包括：步骤1、根据训练莫尔斯信号的码速率和系统采样率，在本地生成所述训练莫尔斯信号的码字样本，组成训练样本集；步骤2、生成所述训练样本集中各样本信号的修正语谱图；步骤3、将所述各样本信号的修正语谱图作为卷积神经网络的输入，采用迁移学习方法训练卷积神经网络；步骤4、对接收的目标莫尔斯信号进行码字截取得到所述目标莫尔斯信号的所有码字数据，并按照步骤2生成各码字数据的修正语谱图；步骤5、利用训练好的卷积神经网络对所述目标莫尔斯信号的各码字数据的修正语谱图进行识别，输出与所述修正语谱图对应的码字。本发明可提高莫尔斯信号报文识别效果。
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公开(公告)号：CN113281701B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110467804.2
申请日：2021-04-28
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明属于辐射源定位技术领域，特别涉及一种协同短波多站角度与三星时差的超视距目标直接定位方法，基于多个短波观测站采集待定位辐射源发射的短波信号，建立方位角观测方程，并获取该多个短波观测站若干采样时刻的阵列接收信号组成新的短波接收信号矢量；利用预设个数的卫星对待定位辐射源发射的卫星信号进行转发，并由不同卫星地面站进行采集，依据每颗卫星地理坐标、卫星地面站地理坐标建立卫传播时延方程，并获取卫星地面站多个采样时刻接收到的卫星接收信号矢量；地面中心站接收短波观测站和卫星地面站采集的阵列信号数据，并利用最大似然估计准则构建直接定位优化模型；通过对模型进求解获取辐射源经纬度估计值，提升定位精度。
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公开(公告)号：CN115560757B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202211064971.3
申请日：2022-09-01
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种随机姿态误差条件下基于神经网络的无人机直接定位校正方法，该方法需要在无人机上安装阵列天线，先验已知无人机的姿态角测量值(通常包含随机误差)，且需要在目标源附近放置若干位置精确已知的校正源。本发明基于被动合成孔径思想将阵列孔径扩展，能够在小型运动无人机平台阵列孔径受限的情况下，有效提升对目标定位的精度。本发明利用神经网络对随机姿态误差条件下的无人机直接定位结果进行修正，避免了对随机姿态误差的估计，能够对直接定位方法所估计得到的目标位置进行有效校正，以提高对目标辐射源的定位精度。
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公开(公告)号：CN115267662B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202210728433.3
申请日：2022-06-25
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G01S5/02
摘要： 本发明公开了一种基于单运动阵列被动合成孔径的相关干涉仪直接定位方法，包括：在定位区域内划分两维网格点，在各点放置信号源，并利用具有相同航迹和速度的运动阵列接收各信号；针对各信号，运动阵列利用多个时隙构造被动合成孔径阵列输出及对应协方差矩阵，通过特征值分解得到首1特征矩阵样本集；针对待定位窄带信号源，利用相同航迹和速度的运动阵列以被动合成孔径的方式接收各信号，并计算其阵列输出协方差矩阵，得到首1特征矩阵；将所述首1特征矩阵与矩阵样本集中的每个矩阵进行复相关运算，取相关值最大9点进行曲面拟合，形成二次曲面，进而得到最终定位结果。本发明提高了在小阵列孔径条件下的定位精度，并极大降低实时定位的计算量。
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公开(公告)号：CN116400715A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310197564.8
申请日：2023-03-02
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G05D1/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开一种模型误差条件下基于CNN+BiLSTM神经网络的多无人机协同直接跟踪方法，该方法一方面利用多无人机阵列信号中的时差信息，虚拟合成大孔径阵列接收效果，并利用合成的多机高维频域观测矢量直接估计目标位置，明显提高多无人机协同跟踪的精度；第二方面基于运动目标周边辅助运动信源所提供的位置信息训练CNN+BiLSTM神经网络，利用该神经网络可以在多个无人机存在随机姿态误差与同步时钟偏差，即实际接收模型与理想接收模型存在误差的定位场景中，明显提高多无人机协同跟踪的鲁棒性，并提升无人机侦察的智能化水平。
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公开(公告)号：CN112782647B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202011473715.0
申请日：2020-12-15
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC分类号： G01S5/04
摘要： 本发明属于辐射源定位领域，特别涉及一种信息联合的二次等式约束最小二乘辐射源定位方法，包含：利用若干测向站对地面短波辐射源进行二维测向，获取该辐射源方位角及仰角信息，同时构建两者的非线性观测方程；并获取电离层虚高观测模型；结合电离层虚高观测模型将方位角及仰角的非线性观测方程分别转换为伪线性观测方程并合并，形成二维角度伪线性观测方程；构建二次等式约束最小二乘优化模型，并将模型约束优化问题转化为关于拉格朗日乘子的非线性方程组问题；迭代求解并依据求解结果确定短波辐射源地心地固坐标系下的位置向量及其协方差矩阵，进而获取短波辐射源经纬度。本发明提升对短波辐射源的定位精度，获取更精确的辐射源目标定位信息。
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公开(公告)号：CN109991564B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910141183.1
申请日：2019-02-26
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明提供一种基于神经网络的短波单站定位结果纠偏方法。该方法包括：在目标源所在区域分时放置D个经纬度真实值已知的短波校正源；利用观测站对第d个校正源发射的短波信号进行接收，并且通过多重信号分类算法联合估计第d个校正源信号的到达方位角和到达仰角；根据第d个校正源信号的到达方位角和到达仰角，以及电离层虚高，通过牛顿迭代法对第d个校正源的经纬度进行估计；利用D个校正源的经纬度估计值和经纬度真实值训练多层前馈神经网络；利用相同方法得到目标源的经纬度估计值并输入到训练好的多层前馈神经网络中，多层前馈神经网络的输出值即为目标源的最终经纬度值。本发明可消除由电离层虚高误差引起的偏差，提高短波单站定位精度。
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公开(公告)号：CN115397015A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211014219.8
申请日：2022-08-23
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种距离约束下联合AOA和RSS的多源协同定位方法，首先利用多个静止观测站同时获得多个静止辐射源的AOA观测量和RSS观测量，并引入辅助变量将联合AOA和RSS的观测方程伪线性处理，由此建立加权最小二乘估计准则；然后利用每个辐射源与观测站的距离等式约束、多辐射源之间的距离不等式约束，并结合加权最小二乘估计准则构建定位优化模型；最后利用半定松弛方法对此模型进行数值优化，进而得到辐射源位置向量的估计值。由于多辐射源之间距离不等式约束的存在，本发明提出的方法可以进一步提高对多个静止辐射源的定位精度。
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公开(公告)号：CN111669191B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010335972.1
申请日：2020-04-25
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明涉及无线通信中的阵列信号处理技术领域，公开一种基于分布式接收系统的短波超短波信号增强方法，包括：由多套GPS/北斗导航设备分别提供参考时钟和秒脉冲至各节点的多通道接收机，各多通道接收机依据参考时钟完成短波超短波信号下变频和采频操作，并将接收信号和秒脉冲以无线方式传输至中心计算节点；中心计算节点根据秒脉冲对接收信号进行时域对齐，依据信号带宽和各导航设备秒脉冲精度对各多通道接收机接收信号进行分段傅立叶变换，得到各段频域数据；中心计算节点按照迭代式波束形成算法，对各段各频点数据进行波束形成处理，再进行傅立叶反变换后输出。本发明可有效改善目标信号的接收效果，提升信号信噪比并抑制同频干扰。
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公开(公告)号：CN109861932B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201910116006.8
申请日：2019-02-15
申请人： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要： 本发明提供一种基于智能图像分析的短波莫尔斯报文自动识别方法。该方法包括：步骤1、根据训练莫尔斯信号的码速率和系统采样率，在本地生成所述训练莫尔斯信号的码字样本，组成训练样本集；步骤2、生成所述训练样本集中各样本信号的修正语谱图；步骤3、将所述各样本信号的修正语谱图作为卷积神经网络的输入，采用迁移学习方法训练卷积神经网络；步骤4、对接收的目标莫尔斯信号进行码字截取得到所述目标莫尔斯信号的所有码字数据，并按照步骤2生成各码字数据的修正语谱图；步骤5、利用训练好的卷积神经网络对所述目标莫尔斯信号的各码字数据的修正语谱图进行识别，输出与所述修正语谱图对应的码字。本发明可提高莫尔斯信号报文识别效果。
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