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公开(公告)号：CN113050059A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110312684.9
申请日：2021-03-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种利用互质阵雷达的群目标聚焦超分辨波达方向估计方法，其方案为：构建互质阵雷达；形成互质阵雷达回波波束信号；利用广义解调频‑楔形变换方法对速度和加速度进行补偿；对每个补偿后的波束信号进行二维插值；利用长时间相干积累方法对回波信号进行聚焦；利用CFAR方法检测群目标；利用逆波束形成技术，分别重建每个群目标的对应于互质阵的完整均匀线阵的信号；利用FS‑RAM方法估计所有目标的回波功率和波达方向；利用SORTE方法估计所有潜在目标中真实目标个数；获得目标的波达方向。本发明可用于对在拟监控的区域内的雷达散射截面小、距离远、运动时变的群目标进行高效、鲁棒的超分辨波达方向估计。
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公开(公告)号：CN112882012A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110032931.X
申请日：2021-01-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信噪比匹配与回波增强的雷达目标噪声稳健识别方法，主要解决在雷达信噪比很低时，窄带雷达目标分类性能下降的问题。其步骤为：(1)生成加噪数据集；(2)利用信噪比信息进行模板匹配；(3)生成训练特征矩阵；(4)训练SVM分类器；(5)对测试集进行预处理；(6)生成测试特征矩阵；(7)目标识别。本发明利用待识别目标回波信号的信噪比信息进行模板匹配，利用正交匹配跟踪OMP方法对待识别目标的回波进行回波增强，有效地提高了低信噪比情况下窄带雷达目标的识别准确率，具有一定的噪声稳健性。
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公开(公告)号：CN112882011A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110032916.5
申请日：2021-01-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于频域相关性特征的雷达载频变化稳健目标识别方法，主要解决现有技术在雷达载频发生变化时，三类飞机目标分类性能下降的问题。其实现方案是：1)分别将训练和测试样本集的时域回波信号依次进行飞机机身补偿和快速傅里叶变化得到各自多普勒域回波信号，并算出各自频峰函数；2)提取训练和测试样本频峰函数的方差特征、熵特征、过门限峰值个数特征和第一个过门限峰的位置特征，构成训练和测试特征矩阵；3)对训练特征矩阵进行归一化并将其结果输入到分类器中进行训练；4)对测试特征矩阵进行归一化并将其结果输入到训练好的分类器中得到分类结果。本发明在雷达载频发生变化时仍具有较好的分类效果，可用于对不同类型的飞机分类。
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公开(公告)号：CN112882010A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110032909.5
申请日：2021-01-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于信噪比领域知识网络的高分辨距离像目标识别方法。其步骤为：(1)构建信噪比领域知识网络；(2)生成训练数据集；(3)生成辅助数据集；(4)对训练数据集进行预处理；(5)生成自适应卷积核；(6)训练信噪比领域知识网络；(7)目标识别。本发明通过构建信噪比领域知识网络，有效利用了回波信号的领域知识中的信噪比信息，能够自适应地根据输入的目标信噪比信息调整网络参数，具有噪声稳健性。而且本发明构造的网络是一种端到端的模型，易训练和使用，识别准确率高，收敛速度快。
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公开(公告)号：CN112835003A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011632780.3
申请日：2020-12-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出了一种基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法，用于解决训练和测试阶段的脉冲重复频率不匹配情况下的雷达目标识别问题，实现步骤为：(1)生成训练集；(2)生成训练特征矩阵；(3)训练SVM分类器；(4)获取测试集；(5)对测试集进行常规预处理；(6)对测试集进行重采样预处理；(7)生成测试特征矩阵；(8)目标识别。本发明通过重采样预处理，使得所有待分类回波信号的脉冲重复频率与训练集中回波信号的脉冲重复频率保持一致，能够在脉冲重复频率变化场景下实现对目标的稳健识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112784930A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110283773.5
申请日：2021-03-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CACGAN的HRRP识别数据库样本扩充方法，实现的步骤为：(1)生成训练集；(2)构建CACGAN网络；(3)生成样本集；(4)训练CACGAN网络；(5)计算CACGAN网络的损失值；(6)对识别数据库进行扩充。本发明构建由生成器、判别器和辅助分类器组成的CACGAN网络，将训练集和生成样本集中的每个样本与对应的类别标签拼接后作为CACGAN网络中判别器的输入，设置含有梯度惩罚项的CACGAN网络中判别器的损失函数，从而实现高质量的HRRP样本生成，利用生成的HRRP样本实现识别数据库的样本扩充，提升分类系统的识别性能。
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公开(公告)号：CN111610503A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010494309.6
申请日：2020-06-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出了一种基于改进的吕分布LVD的线性调频信号参数估计方法，属于雷达信号处理技术领域，旨在解决现有技术中参数估计精度不高的技术问题。实现步骤为：采集多分量线性调频信号；提取信号在时间变量-延迟变量域中的自相关特征；获取改进的LVD在调频率-中心频率域中的谱特征；搜索改进的LVD的谱的峰值获取多分量线性调频信号的参数估计结果。本发明在获取谱特征时，积累变量与被积函数中的变量一致，使获得的谱特征具有较高的能量积累，增强了信号的抗噪性能，与现有技术相比可以获得较高的参数估计精度。
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公开(公告)号：CN111580063A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010460825.7
申请日：2020-05-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出了一种基于广义解调频-楔形变换的雷达目标检测方法，属于雷达信号处理技术领域，旨在解决现有技术中不能同时兼得较高的检测概率与检测效率的技术问题。实现步骤为：对回波信号进行预处理；对距离频率-慢时间域中的回波数据进行广义解调频；对广义解调频后的回波数据进行楔形变换；利用相参积累的峰值进行目标检测。本发明通过广义解调频可以补偿存在其中的模糊整数及径向高阶变量，从而消除半盲速效应、多普勒耦合和多普勒扩散，再对补偿后的回波信号进行楔形变换，可以消除慢时间和距离频率之间的耦合，从而消除距离徙动，以得到较高的检测概率，且楔形变换可以无搜索的估计目标的某一未知参数，从而拥有较高的检测效率。
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公开(公告)号：CN109782069B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201910145332.1
申请日：2019-02-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种测量天线间互阻抗的方法，属于天线测量技术领域，通过获得第二天线在第二球面上的第二电场强度和第二磁场强度；根据正向球谐变换确定第一天线的第一球谐波展开系数和第二球谐波展开系数，其中，n、m均为整数；根据所述第一球谐波展开系数和所述第二球谐波展开系数，并采用FFT插值方法计算所述第一天线在第二球面上的第一电场强度和第一磁场强度；根据所述第一电场强度、第一磁场强度、第二电场强度和第二磁场强度，计算所述第一天线与所述第二天线之间的互阻抗值Z21。达到了快速、准确、稳定的分析任意两副天线间的互阻抗，具有通用性的技术效果。
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公开(公告)号：CN107229036B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201710390917.0
申请日：2017-05-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种基于信号处理的多通道阵列雷达幅相误差在线检测方法，其主要思路为：确定多通道阵列雷达，所述多通道阵列雷达的检测范围内存在目标，将该目标记为参照目标，多通道阵列雷达向参照目标发射P个脉冲并接收参照目标反射回来的回波信号，记为参照目标反射的回波信号数据；分别得到参照目标反射P个脉冲的回波信号数据集合s和P个脉冲的波束扫描图；分别获知第1个脉冲是否正常至第P个脉冲是否正常；分别记P'为正常的脉冲个数，P”为不正常的脉冲个数，0≤P'≤P，0≤P”≤P，P'+P”＝P，P'、P”分别为大于等于0的正整数；根据参照目标反射P个脉冲的回波信号数据集合s对P”个脉冲与P'个脉冲分别进行幅相误差分析，进而得到基于信号处理的多通道阵列雷达幅相误差在线检测结果。
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