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公开(公告)号：CN106845457A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710118786.0
申请日：2017-03-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于谱残差与模糊聚类的红外弱小目标检测方法，本方法实现步骤包括输入原始红外图像并对红外图像进行归一化；对归一化后的红外图像滤波；通过谱残差的方法得到红外图像的显著性图；利用局部直觉模糊c均值聚类对红外图像进行聚类分割；将显著性图像与聚类之后的图像进行相加，得到拟合之后的图像；拟合图像与原始红外图像相减得目标的显著性图；在该图中找到灰度值最大的点即为红外弱小目标所在位置。本发明将红外图像的时域信息和频域信息进行了有效的结合，并通过图像的拟合与差分避免了阈值的设定，提高了图像检测的精度。
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公开(公告)号：CN104537249B
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201510001337.9
申请日：2015-01-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的波达方向角估计方法，主要解决现有技术运算量大，处理相干信号源性能差，造成无源定位估计误差大的问题，其实现步骤是：1)利用天线接收机形成均匀线阵，并对空间信号进行采样获得观测数据；2)将观测数据实值化并计算协方差矩阵；3)将空域网格划分，构造实值化的超完备基；4)根据协方差矩阵和超完备基的稀疏表示关系，构建稀疏矩阵方程；5)采用稀疏贝叶斯学习算法求解矩阵方程，获得未知矩阵方差的最稀疏解；6)根据稀疏解与空间角度一一对应的关系，绘制幅度谱图，获得波达方向角度值。本发明提高了无源测向的运算速度及低快拍数时对信号方向角的估计性能，可用于目标侦察和无源定位。
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公开(公告)号：CN103913732B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201410142859.6
申请日：2014-04-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种多载频MIMO雷达高速目标角度估计方法，主要解决现有技术估计高速相干和非相干混合目标角度精度差的问题。其实现步骤是：1）利用多载频MIMO雷达得到高速目标回波信号；2）对高速目标回波信号进行通道分离，得到通道分离后的信号；3）对通道分离后的信号进行离散傅里叶变换DFT，得到高速目标信号；4）对高速目标信号，利用双边相关变换TCT算法进行聚焦变换，得到聚焦后的高速目标信号；5）对聚焦后的高速目标信号，利用酉旋转不变子空间ESPRIT算法估计其高速目标角度。本发明能实现对高速相干和非相干混合目标角度的精度估计，可用于高速目标检测。
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公开(公告)号：CN103792509B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201410062030.5
申请日：2014-02-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S3/30
Abstract: 本发明公开了一种电磁信号的二维波达方向角估计方法，主要解决现有技术中二维方向角估计运算量大，造成目标侦察和无源定位反应速度慢和估计误差大的问题。其实现步骤为：采用天线接收机形成均匀平面阵；计算所有天线接收机回波信号；计算天线接收机回波信号的噪声子空间；令x轴夹角为固定值代入角度求解函数获得y轴夹角的方向向量，多次运算得到多组值；利用多组值生成幅度谱图；通过寻找幅度谱图中的峰值点获得x轴夹角；通过最小二乘法获得y轴夹角。本发明将二维波达方向角估计化简成一维波达方向角估计过程，大幅度降低了运算量，提高了目标侦察和无源定位反应速度，避免了因信息滞后引起的参数估计误差，可用于快速目标侦察和无源定位。
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公开(公告)号：CN104749553A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510169322.3
申请日：2015-04-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S3/12
CPC classification number: G01S3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于快速稀疏贝叶斯学习的波达方向角估计方法，主要解决现有技术运算量大，定位估计误差大的问题，其实现步骤是：1)采用天线接收机形成均匀线阵；2)对空间信号进行采样并计算阵列协方差矩阵R；3)将R矢量化后得到稀疏模型向量y；4)将空域网格划分，根据稀疏模型向量y的结构构造超完备基Φ(θ)；5)根据稀疏模型向量和超完备基的稀疏表示关系，建立稀疏方程；6)定义超参数向量α，采用快速稀疏贝叶斯学习算法求解该稀疏方程；7)根据α的最优估计值绘制幅度谱图，获得波达方向角度值。本发明提高了目标侦察和无源定位在低信噪比和低快拍数条件下的估计精度，降低了运算复杂度，可用于目标侦察和无源定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104537249A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201510001337.9
申请日：2015-01-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的波达方向角估计方法，主要解决现有技术运算量大，处理相干信号源性能差，造成无源定位估计误差大的问题，其实现步骤是：1)利用天线接收机形成均匀线阵，并对空间信号进行采样获得观测数据；2)将观测数据实值化并计算协方差矩阵；3)将空域网格划分，构造实值化的超完备基；4)根据协方差矩阵和超完备基的稀疏表示关系，构建稀疏矩阵方程；5)采用稀疏贝叶斯学习算法求解矩阵方程，获得未知矩阵方差的最稀疏解；6)根据稀疏解与空间角度一一对应的关系，绘制幅度谱图，获得波达方向角度值。本发明提高了无源测向的运算速度及低快拍数时对信号方向角的估计性能，可用于目标侦察和无源定位。
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公开(公告)号：CN103913732A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410142859.6
申请日：2014-04-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种多载频MIMO雷达高速目标角度估计方法，主要解决现有技术估计高速相干和非相干混合目标角度精度差的问题。其实现步骤是：1）利用多载频MIMO雷达得到高速目标回波信号；2）对高速目标回波信号进行通道分离，得到通道分离后的信号；3）对通道分离后的信号进行离散傅里叶变换DFT，得到高速目标信号；4）对高速目标信号，利用双边相关变换TCT算法进行聚焦变换，得到聚焦后的高速目标信号；5）对聚焦后的高速目标信号，利用酉旋转不变子空间ESPRIT算法估计其高速目标角度。本发明能实现对高速相干和非相干混合目标角度的精度估计，可用于高速目标检测。
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公开(公告)号：CN118643459A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410679740.6
申请日：2024-05-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/23 , G06F18/2431 , G01S13/66 , G01S13/72
Abstract: 本发明提出了一种基于特征参数的机载雷达工作模式融合识别方法，实现步骤为：利用脉冲到达角对各路侦察的脉冲信号进行分类；对脉冲描述字相同的脉冲信号进行聚类，提取重频信息，幅度变化率信息；根据聚类获得的参数信息，完成工作模式特征参数的识别且对于各路特征识别不能处理的数据根据D‑S证据理论进行融合识别。本发明通过聚类子集合的特征参数对机载雷达工作模式进行识别，并根据D‑S证据理论对未知工作模式进行融合识别；降低了获取特征参数过程中由于天气和设备原因造成的影响，进而避免了现有技术中特征识别对数据质量敏感的缺陷，有效提高了识别精度。
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公开(公告)号：CN114966539B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210530556.6
申请日：2022-05-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明提出了一种基于被动合成的运动稀疏阵列无源直接定位方法，主要解决现有技术中运动单站搭载阵列在进行定位时，阵列结构设计不灵活、进行孔径扩展时只能通过增加阵元数来扩大孔径、维持自由度以及定位精度受限的问题。其实现方案是：构造定位场景，包括运动平台参数、目标参数、运动平台搭载稀疏阵列结构；获取定位场景中运动稀疏阵列的输出数据；设定虚拟的被动合成阵列等阵列结构；通过对运动稀疏阵列的输出数据进行信号处理，获得被动合成阵列输出数据；根据直接定位法，利用被动合成阵列的输出数据，计算各目标位置。本发明方案具有自由度高、阵列设计灵活、定位性能较好的优点，可用于对多信号空间位置的高精度估计。
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公开(公告)号：CN115426235B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202211072418.4
申请日：2022-09-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FRFT的通信干扰一体化信号设计及处理方法，在信号设计时，基于不同频率变化率参数的通信干扰一体化信号具有不同最优阶次的分数阶傅里叶变换FRFT的特点，生成具有密集假目标特性的通信干扰一体化信号，在通信接收端利用FRFT滤波器组对设计的信号进行处理，获取通信干扰一体化信号所携带的通信信息。本发明解决了人工噪声和对方雷达信号之间的非相参性与正交频分复用OFDM一体化信号容易受多径效应影响的问题，克服了现有技术中真实目标和干扰目标易被对方雷达分离的不足，提高了对对方雷达的抗干扰难度，降低了己方雷达的通信误码率。
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