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公开(公告)号：CN112865915A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110005855.3
申请日：2021-01-05
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种用于对抗深度学习的无线电信号伪造方法，解决了人工智能与电子对抗技术领域，基于深度学习的信号分类器难以对抗的技术问题。实现包括：对调制后的无线电信号随机生成候选对抗信号，将候选对抗信号作为初始父代种群，通过基于视觉限制的差分进化方法生成信号干扰方案集；采用基于深度学习的无线电信号分类器评估获得干扰信号和对抗信号，完成对抗信号伪造。本发明伪造的信号和原无线电信号具有极高的相似性，有效对抗基于深度学习的信号分类器，降低无线电信号调制类型分类精度。本发明伪造的信号在干扰信号未知的情况下，基本不影响无线电信号内容理解。用于军事领域电子对抗，防止无线电信号调制类型被识别。
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公开(公告)号：CN111812644A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010890454.6
申请日：2020-08-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/89
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏估计的MIMO雷达成像方法，解决了稀疏度未知时，影响成像精度的问题，以及解决了现有技术运算量大的问题。实现包括：建立MIMO雷达成像模型，获取MIMO雷达回波数据；对测量矩阵Φ进行预处理，将测量矩阵均匀分为多个子通道，对每个子通道预判，获得预处理后的测量矩阵；结合稀疏度恢复算法SAMP或SBL算法，完成基于稀疏估计的MIMO雷达成像。本发明对测量矩阵进行预处理，将不含信号的子通道测量矩阵置零，减小噪声影响。本发明将测量矩阵预处理与SAMP或SBL算法相结合，提高稀疏恢复的准确度，降低了成像误差，使在稀疏恢复过程中运算复杂度降低，提高运算速度。仿真和实验证明了本发明成像精度高，运行量低。用于MIMO雷达成像。
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公开(公告)号：CN106788882B
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201611032864.7
申请日：2016-11-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种非正交多脉冲调制的非相干多用户检测方法及装置，该方法包括：接收经过非正交多脉冲调制的多用户叠加信号；建立接收信号的伪线性模型；将接收信号通过一组匹配滤波器得到信道相关矩阵；对相关矩阵作QR分解，将相关矩阵转换为上三角矩阵结构；各用户间通过依次反馈已判决用户信息以消除用户间多址干扰；各用户内通过解相关求逆运算消除用户内各信号的相关性；对检测后的信号择大判决，从M种可能结果中选择最大值作为判决输出。本发明通过反馈功率较大用户的判决信号，极大提高功率较弱用户的检测性能，并且各用户通过判决反馈有效消除了多址干扰，即使干扰用户较多时仍然具有很好稳定性，用于无线通信技术领域。
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公开(公告)号：CN108061877B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201711337488.7
申请日：2017-12-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于电子对抗技术领域，具体的说是涉及一种基于角度信息的无源多站多目标测向交叉定位方法。本发明的方法首先采用多辐射源数据关联算法，将多个观测站的观测数据进行关联得到代价矩阵C(p,q)，再根据获得的代价矩阵C(p,q)，采用k‑均值++聚类算法估计出目标坐标。本发明的有益效果为，本发明可以准确对多站数据完成关联，并最终准确估计出目标的位置，方法简单，效果良好。
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公开(公告)号：CN110208790A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910598071.9
申请日：2019-07-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于多传感器跟踪技术领域，涉及一种基于MGEKF的多传感器目标跟踪方法。本发明首先根据观测模型，列出扩展卡尔曼滤波器的一步预测方程，并计算出目标状态的一步预测结果；然后对目标的状态向量进行更新，计算出扩展卡尔曼滤波的增益矩阵，并更新目标状态向量；最后根据本文提出的计算修正增益矩阵的方法更新状态估计自相关矩阵。计算机仿真表明本发明经过一定时间迭代，较传统多传感器EKF有更好的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110009010A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910211183.4
申请日：2019-03-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于兴趣区域重检测的宽幅光学遥感目标检测方法，主要解决宽幅光学遥感目标检测中对小尺度目标检测精度低及重叠滑窗检测时效性慢的问题。具体步骤有：制作多尺度训练样本；设计检测网络模型结构；对混合重检测网络模型进行训练；宽幅影像候选兴趣区域提取与重检测。本发明设计的检测网络模型，能拟合不同尺度目标的检测；基于兴趣区域检测不需重叠检测，降低了宽幅遥感图像候选区域提取的时间，采用对候选区域基于目标的尺度先验性进行重检测，改善了小目标的检测效果，检测精度更高。可应用于任何宽幅像素分辨率大小的光学遥感图像的检测。
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公开(公告)号：CN109581359A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811607966.6
申请日：2018-12-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/86
Abstract: 本发明属于信息融合技术领域，涉及一种ESM无源信息与雷达有源信息关联的方法。本发明首先使用线性内插法，将ESM数据对准到雷达测量时刻；然后使用1NN最近邻分类建立关联判别函数，并利用类似纽曼-皮尔逊准则，建立判别门限；再使用Dempster-Shafer证据理论融合不同时刻的信息；最后使用硬判决确定关联矩阵。计算机仿真表明本发明经过一定时间积累具有较好的性能。
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公开(公告)号：CN106067039B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201610367542.1
申请日：2016-05-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于决策树剪枝的模式匹配方法，其结合决策树剪枝方法的简化AC算法，包括自动机的生成、自动机的简化、计算失败指针、存储后缀表与匹配的执行等步骤。本发明将传统自动机类型模式匹配算法拆分为两个步骤：匹配可能的判定与匹配确认。通过简化自动机判别文本串与模式集中模式串有无匹配的可能，再进行匹配的确认。在保证速度的前提下，本发明提出的简化方法相比传统自动机类型模式匹配算法内存消耗减少35％‑40％。此外，本发明通过决策树剪枝方法可有效减小自动机规模，删除对分类判定无用的节点，有效降低传统自动机类型模式匹配的内存消耗。
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公开(公告)号：CN108226978A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810033790.1
申请日：2018-01-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S19/46
Abstract: 本发明属于电子对抗技术领域，具体涉及一种基于WGS‑84模型的双星定位方法。本发明提出的基于WGS‑84模型的双星测向定位闭式解算方法，通过角度测量方程的伪线性化，并融合WGS‑84地球椭球模型约束，给出了一种双星测向定位闭式解算方法，对地表目标辐射源实现定位解算，给出目标在地球椭球模型约束下的加权最小二乘解析解，并通过仿真表明该算法在系统测向误差不是特别大时，可以逼近定位误差的克拉美‑罗下限(CRLB)，相较于传统由解析法直接求解多元非线性方程和利用牛顿迭代法解算目标位置的方法，本方法在双星同轨和异轨时可统一实现对目标的定位解算，定位方法下卫星构型灵活，且不需要迭代求解，计算量小，不存在定位解模糊问题。
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公开(公告)号：CN106093908A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610648401.7
申请日：2016-08-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 本发明属于雷达目标检测技术领域，公开了一种基于分块分段AIC模型的雷达目标检测方法，包括：构建分块分段AIC模型并获取雷达目标回波信号，对雷达目标回波信号进行压缩观测，得到雷达目标回波信号的观测值和等效测量矩阵；构造稀疏基矩阵，根据稀疏基矩阵和等效测量矩阵组成压缩传感矩阵，对观测值进行稀疏重构；对稀疏系数估计值进行相干积累和恒虚警检测，得到雷达目标回波信号的距离‑多普勒信息；根据雷达目标回波信号的距离‑多普勒信息对雷达目标进行检测，以解决针对雷达分辨率由带宽决定，高分辨率会带来采样频率过高、硬件实现困难的问题，以及大数据量的采样、传输、处理和存储问题，并降低了硬件成本。
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