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公开(公告)号:CN117269897A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202311117154.4
申请日:2023-08-31
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: G01S7/38 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F17/15 , G06F111/04
摘要: 本发明涉及雷达电子对抗技术领域,特别涉及一种基于互相关函数和遗传算法的雷达智能干扰波形设计优化方法及系统,通过将目标回波信号、干扰信号与目标回波信号的混叠信号进行互相关处理,并提取混叠信号与目标回波信号的互相关系数特征量作为互相关价值函数;利用遗传算法对间歇采样转发干扰中波形设计中的关键参数进行优化设计,依据关键参数优化结果并通过互相关价值函数的最大化来生成雷达检测智能干扰优化波形。本发明利用互相关价值函数对间歇采样转发干扰中的非均匀采样时间、重复转发次数、多普勒调制频率三个核心参数进行优化设计,并利用脉宽约束遗传算法对以上参数进行设计,使得价值函数最大化,以实现雷达检测智能干扰波形的最优化设计。
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公开(公告)号:CN118488518A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410569713.3
申请日:2024-05-09
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: H04W40/24 , H04L41/14 , H04W40/32 , H04W40/02 , H04L45/02 , H04L45/122 , H04W84/06 , G06F18/23213 , H04L45/00
摘要: 本发明涉及无人机自组网技术领域,特别涉及一种数据缺失条件下飞行自组网拓扑感知方法及系统,将目标网络中各无人机节点之间的通信行为作为通信事件,将各节点之间的通信过程建模为多维霍克斯过程,利用多维霍克斯过程获取由加权邻接矩阵表示的目标网络拓扑结构;将目标网络中无人机节点划分到不同分簇群组中,通过链路预测生成群组间的连接概率矩阵,连接概率矩阵中各元素值表示不同群组内节点连接概率;构建用于修正目标网络拓扑的混合概率矩阵,并通过混合概率矩阵获取重构后的无权邻接矩阵。本发明利用多维霍克斯过程模拟通信过程,将链路预测与拓扑推理结合,通过链路预测对网络推理结果进行拓扑修正,使得网络更贴合真实目标网络拓扑。
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公开(公告)号:CN118466587A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410673496.2
申请日:2024-05-28
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: G05D1/695 , G05D109/20
摘要: 本发明涉及多无人机任务分配技术领域,特别涉及一种基于改进动态蚁群分工模型的异构多无人机协同任务分配方法及系统,在任务区域内获取异构多无人机需要前往的任务点集合、无人机集合、禁飞区域及约束集合,并建立动态环境下描述异构多无人机协同执行多个任务时任务分配问题的无人机任务分配模型;依据无人机执行任务的收益和代价建立任务分配评价目标函数;基于任务分配评价目标函数并利用改进动态蚁群分工模型对无人机任务分配问题进行求解,得出各无人机任务执行有序序列,其中,利用改进动态蚁群分工模型求解时,将任务作为食物源、将无人机作为蚂蚁,各无人机基于当前任务位置及其他无人机选择并利用动态刺激响应得到当前时刻执行当前任务目标的状态转移下一时刻执行另一任务目标状态转移概率,并利用转移概率为下一时刻无人机分配任务目标,所述动态刺激响应包括用于描述任务目标重要性的动态环境刺激值和用于描述无人机执行任务难易程度的动态响应阈值。本发明能够快速有效完成动态环境下的在线任务分配,具有较好的应用前景。
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公开(公告)号:CN118550324A
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202410673498.1
申请日:2024-05-28
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: G05D1/695 , G05D109/20
摘要: 本发明涉及无人机路径规划技术领域,特别涉及一种基于多策略改进灰狼算法的多无人机三维路径规划方法及系统,使用DEM构建三维空间模型,结合约束条件、任务需求构建多目标评价函数;利用灰狼个体位置更新坐标集表示无人机任务区域内由出发点到目标任务点之间的一条飞行路径,在标准GWO中引入复合混沌序列、准反向学习和精英狼凸透镜反射学习策略,通过改进的灰狼算法迭代求解并输出任务区域内各无人机最优三维路径。本发明能够提升在多约束、多威胁的三维空间路径规划问题求解时的有效性,可广泛应用于民事或军事中的巡视、空运物资等,具有较好的应用前景。
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公开(公告)号:CN116699552A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310291814.4
申请日:2023-03-23
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: G01S7/48
摘要: 本发明涉及量子雷达目标探测技术领域,特别涉及一种适用于圆锥类目标的多光子量子雷达散射截面求解方法及系统,通过构建多光子量子雷达探测圆锥体目标的物理模型;基于物理模型并依据多光子入射角对圆锥体目标被照亮区域与阴影区域进行判定,求解圆锥体目标不存在阴影区域的全圆锥投影面积和存在阴影区域的被照亮区域的投影面积;依据入射能量与散射能量守恒并结合全圆锥投影面积和被照亮区域的投影面积构建圆锥体目标多光子量子雷达散射截面表达式,利用该表达式来求解圆锥体目标的多光子量子雷达散射截面。本发明解决现有圆锥类目标多光子量子雷达散射截面建模求解计算量大、散射特性不清晰等问题,能够高效、快速、高精度地获取圆锥类目标雷达散射截面。
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公开(公告)号:CN115905919A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211481272.9
申请日:2022-11-24
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: G06F18/24 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/0475
摘要: 本发明属于雷达信号处理技术领域,特别涉及一种基于AFGAN的雷达信号样本数据处理方法、目标识别方法及系统,通过构建用于雷达信号小样本数据增强处理的AFGAN对抗网络模型,其中,构建的对抗网络模型包含由卷积神经网络构成的生成器和由雷达信号样本数据中模糊函数等高线构建约束函数对生成信号质量进行约束的判别器;并针对雷达信号小样本数据,利用AFGAN对抗网络模型来生成雷达信号伪造样本数据,并将该伪造样本数据与小样本数据进行混合,得到用于雷达信号目标识别中模型训练的样本总数据。本发明能够对小样本信号进行有效地深层特征提取和样本数据增强,产生大量高质量雷达信号生成样本,大大降低了样本数据不均衡程度,明显提高雷达信号整体识别概率。
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