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公开(公告)号:CN118795439A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202410863280.2
申请日:2024-06-29
申请人: 中国人民解放军海军航空大学
摘要: 本发明公开了一种基于备择假设全参数估计的目标智能融合检测方法,属于雷达信号处理领域。针对宽带雷达目标自适应检测面临的均匀辅助数据量有限的难题,通过挖掘有目标假设下多个待检测距离单元主数据中的可用杂波信息,设计出杂波协方差矩阵的全参数联合最大似然估计方法,在充分利用主数据杂波分量可用信息的同时,避免了距离扩展目标多散射点分量对杂波协方差矩阵估计的污染,降低了对辅助数据量的需求,提高了未知杂波协方差矩阵估计精度;设计的目标智能融合检测方法,在保证恒虚警率特性的同时,兼顾了距离扩展目标检测失配鲁棒性和检测性能等多种需求,提升了小样本条件下宽带雷达对弱小目标和失配目标的自适应检测性能。
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公开(公告)号:CN118759477A
公开(公告)日:2024-10-11
申请号:CN202410735468.9
申请日:2024-06-07
申请人: 中国人民解放军海军航空大学
摘要: 本发明公开了一种训练数据结构化信息挖掘的目标智能检测方法,属于雷达信号处理领域。针对小样本条件下雷达距离扩展目标检测性能较差问题,充分利用杂波协方差矩阵具有的斜对称结构先验信息,提高了未知杂波斜对称协方差矩阵结构的估计精度,减少了对辅助数据量的需求;构建了训练数据结构化信息挖掘的目标智能检测器,其检测器具有闭合形式的表达式,在保证恒虚警率特性的同时检测性能优于现有非结构化距离扩展目标子空间检测器;本发明方法的检测统计量结构简单,便于工程实现,提升了小样本条件宽带雷达对弱小目标的检测性能,具有推广应用价值。
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公开(公告)号:CN115203960A
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202210881364.X
申请日:2022-07-26
申请人: 中国人民解放军海军航空大学
摘要: 本发明涉及飞行器训练用指挥系统设计技术领域,尤其涉及一种飞行器训练用指挥系统,针对当前现有的飞行器训练用指挥系统设计技术仍存指挥过程大都采用人工进行遥控指挥,缺少自主指挥能力,且对设计的系统直接使用,导致设计的系统使用率以及系统使用可信度较低的问题,现提出如下方案,其中包括构建模块、选取模块、连接模块、实时检索模块、筛选模块、指挥训练模块、信息输入模块、信息识别模块,本发明的目的是通过构建一种飞行器训练用指挥系统,先对输入的指挥信息进行识别,通过识别结果进行处理,减少了人工遥控的次数,增强了系统的自主指挥能力,提高了系统的使用率,同时通过对设计的系统进行建模训练,提高了系统的可信度。
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公开(公告)号:CN111539510B
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN202010302269.0
申请日:2020-04-16
申请人: 中国人民解放军海军航空大学
摘要: 本发明公开了一种基于平行分割粒子滤波的MIMO雷达目标跟踪方法,包括:步骤S1、MIMO雷达点迹数据获取;步骤S2、粒子滤波参数初始化:步骤S3、k=1时刻,基于势概率假设密度滤波算法对MIMO雷达点迹数据的目标数目与目标状态进行计算;步骤S4、k>1时刻,采用基于势概率假设密度滤波的平行分割粒子滤波算法对MIMO雷达点迹数据的目标数目与目标状态进行计算;步骤S5、重复执行步骤S4,完成MIMO雷达目标跟踪。相对于现有基于势概率假设密度的粒子滤波目标跟踪算法,本发明能够缓解现有技术存在的容易出现维数灾难的问题,并在目标数目和状态估计精度上具有显著的性能优势。
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公开(公告)号:CN112600594B
公开(公告)日:2022-02-08
申请号:CN202011446847.4
申请日:2020-12-08
IPC分类号: H04B7/0413 , H04B7/08 , H04B17/336 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本申请提出一种空频分组码识别方法、装置、计算机设备和存储介质。其中,方法包括:获取多个接收信号样本各自的N×N维互相关时频特征图;将预设数量的N×N维互相关时频特征图作为一组,将每组内的N×N维互相关时频特征图进行叠加后取平均;将经过叠加后取平均得到的N×N维互相关时频特征图进行两两拼接,得到N×2N维互相关时频特征图;基于新得到的N×2N维互相关时频特征图,训练多级残差网络,直至多级残差网络的模型收敛;识别已获取的接收信号的N×2N维互相关时频特征图,并将接收信号的N×2N维互相关时频特征图输入至已经完成训练的多级残差网络,获得接收信号对应的空频分组码类别。解决非时钟同步和低信噪比下的识别问题。
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公开(公告)号:CN113640764A
公开(公告)日:2021-11-12
申请号:CN202110908110.8
申请日:2021-08-09
摘要: 本发明提供了一种基于多尺寸一维卷积的雷达一维距离像识别方法和装置,所述方法包括:计算机动目标的角度信息;获得机动目标的雷达一维距离像信息;获得角度数据集与雷达一维距离像数据集;获得雷达一维距离像的一维卷积预估尺寸;构建雷达一维距离像自动识别的多尺寸一维卷积神经网络模型;训练多尺寸一维卷积神经网络模型;将角度信息与雷达一维距离像信息输入训练后的多尺寸一维卷积神经网络模型,获得机动目标的雷达一维距离像识别结果。达到了自动提取机动目标雷达一维距离像中不同外形结构的不同距离单元长度特征,更贴近实际外形特征,加之角度信息,从而实现区分不同雷达视角下机动目标的一维距离像数据特征,有效提高识别率的技术效果。
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公开(公告)号:CN112948754A
公开(公告)日:2021-06-11
申请号:CN202110104218.1
申请日:2021-01-26
申请人: 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号: G06F17/14
摘要: 本发明提供了一种简化的通信信号快速Fourier变换与逆快速Fourier变换方法,属于信息传输技术领域。简化的通信信号快速Fourier变换方法采用对离散通信信号进行对折、对称值叠加处理,分离偶对称信号、奇对称信号,并分支路别进行快速Fourier变换,获取离散通信信号的频域信号。简化的通信信号逆快速Fourier变换方法采用对离散通信信号进行对折、对称值叠加处理,分离偶对称信号、奇对称信号,并分支路进行逆快速Fourier变换,获取离散通信信号的时域信号。与传统快速Fourier变换与逆快速Fourier变换相比,本发明提供的方法有效降低信号处理复杂度,将复杂度由(N/2)log2N降低为(N/2)log2(N/2)。
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公开(公告)号:CN112784487A
公开(公告)日:2021-05-11
申请号:CN202110093632.7
申请日:2021-01-22
摘要: 本申请提出一种飞行动作识别方法和装置,涉及数据处理技术领域,其中,方法包括:获取飞行参数;对飞行参数进行微分处理,获取特征参数矩阵;将特征参数矩阵输入已训练的卷积神经网络进行处理,获取动作类型。由此,将离散采样的飞行参数按时间等样分割,得到飞行参数的矩阵形式,将其时序特征转换为图像特征,进而可以利用卷积神经网络对图像处理的优势实现飞行的动作的快速识别,实现飞行动作识别效果好、识别准确率高,特别是能够实现在线识别。
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公开(公告)号:CN109901129A
公开(公告)日:2019-06-18
申请号:CN201910166900.6
申请日:2019-03-06
申请人: 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号: G01S7/41
摘要: 本发明实施例提供了一种海杂波中目标检测方法及系统,方法包括:对接收的雷达回波信号进行时频分析,以提取目标数据集;将目标数据集输入预设的残差神经网络中,输出目标检测结果,所述残差神经网络是根据带有标签的目标和纯背景杂波历史数据集训练得到的。本发明实施例提供的海杂波中目标检测方法及系统,能够根据残差神经网络擅长提取图像的轮廓特征和高泛化性的特点,结合时频分析方法得到的时频二维图进行特征提取,从而实现了对海面目标的检测,检测结果准确率高。
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公开(公告)号:CN117793019A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311714954.4
申请日:2023-12-14
申请人: 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号: H04L47/2425 , H04L47/6275
摘要: 本发明公开了一种用于数据链的优先级阈值设定装置。在该装置中,所述优先级阈值设置装置包括最高优先级阈值计算模块、低优先级阈值计算模块、数据包占比统计模块、统计时间窗计时模块、数据链网络检测模块、优先级阈值更新控制模块。其中,最高优先级阈值计算模块用于获得最高优先级阈值;低优先级阈值计算模块用于计算其它优先级阈值;数据包占比统计模块用于提供各优先级数据包比例。本发明所公开的技术方案,能够对各优先级阈值动态更新,同时最高优先级阈值计算模块采用数据驱动方式获得,避免利用公式推导获得最高优先级阈值所进行的前提假设,实现了更精确的动态调整优先级阈值,从而更好适应数据链网络的动态变化。
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