一种阵列误差条件下的互质阵列DOA估计新方法

    公开(公告)号:CN109239649B

    公开(公告)日:2023-02-10

    申请号:CN201810301941.7

    申请日:2018-04-04

    IPC分类号: G01S3/12

    摘要: 本发明在阵列误差条件下对互质阵列进行DOA估计。当存在阵列误差时,互质阵列作为一种新型阵列,其DOA估计精度会降低,而相关研究却少之又少。在这样的背景下,本发明着重解决阵列误差条件下互质阵列的DOA估计问题,主要进行了以下工作:1)提出了阵列误差存在时互质阵列的一般信号模型,该模型能够将误差参数分离出来。2)提出了基于Bessel先验的稀疏贝叶斯模型进行阵列误差条件下的互质阵列DOA估计。3)针对网格失配问题,提出了互质阵列的网格失配求根算法。经过一系列仿真和分析,可以看出本发明提出的算法在采样点和信噪比不变的情况下,拥有更高的精度和准确率。

    通过时频域变换处理提取雷达信号脉内特征参数的方法

    公开(公告)号:CN112462344B

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202011262631.2

    申请日:2020-11-12

    IPC分类号: G01S7/41 G01S7/295

    摘要: 本发明涉及雷达信号领域,具体的说是通过时频域变换处理提取雷达信号脉内特征参数的方法,包括以下步骤:一、对接收到的雷达信号进行模糊函数变换处理;二、对模糊函数进行Radon变换处理;三、求取相像系数作为最终的雷达信号脉内特征参数。本发明所述的通过时频域变换处理提取雷达信号脉内特征参数的方法说明不同雷达辐射源信号模糊函数Radon曲线的相像系数特征存在差异,即具有较好的分离性;另一方面,说明该特征受噪声的影响较小,即具有较好的稳定性,为后续的分选奠定了良好的基础。

    一种基于时序知识图谱的雷达意图推理及其模型训练方法

    公开(公告)号:CN117236448B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311515617.2

    申请日:2023-11-15

    摘要: 本发明公开了一种基于时序知识图谱的雷达意图推理及其模型训练方法,属于电子对抗技术领域。本发明方法首先采集雷达时序序列特征数据并预处理;随后利用雷达时序序列特征数据构建知识图谱作为数据集;之后基于TemporalGCN构建雷达意图推理模型;最后将部分数据集输入所述雷达意图推理模型,得到预测值,通过训练调整所述模型参数,直至得到的预测值最接近实际值。本发明有效利用了信号的时序特征来获取时序图的动态演化特征完成对多功能雷达的意图推理。(56)对比文件田卫东.相控阵雷达工作模式识别与意图推理技术研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》.2023,(第07期),第I136-816页.Haohai Sun等.TimeTraveler:Reinforcement Learning for TemporalKnowledge Graph Forecasting《.arXiv》.2021,第1-14页.

    阵列天线、稀疏矩形阵列及天线设计方法

    公开(公告)号:CN114039216A

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202111324385.3

    申请日:2021-11-10

    IPC分类号: H01Q21/06 H01Q21/30

    摘要: 本发明实施例涉及天线技术领域,公开了一种阵列天线、稀疏矩形阵列及天线设计方法。本发明实施例中公开了一种稀疏阵列天线,所述稀疏阵列天线包括至少一个阵元;第一比值的数值范围为小于第二比值的正整数集合,其中,所述第一比值为所述稀疏阵列天线中任意两个阵元之间的距离差与单位阵元间距的比值,所述第二比值为阵列孔径与所述单位阵元间距的比值;所述稀疏阵列天线的阵列冗余度为,与当前的阵元数量对应的最小阵列冗余度。在本发明实施例中给出一类稀疏阵列天线,可体现为最小冗余线阵的结构状况,更适合于阵列天线在无人机平台电子对抗侦察测向系统中的实际应用。同时,测向性能较强。

    一种多核多线程的无人机搜索目标方法及装置

    公开(公告)号:CN113608554A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202111148090.5

    申请日:2021-09-29

    IPC分类号: G05D1/10

    摘要: 本发明提供了一种多核多线程的无人机搜索目标方法及装置,属于无人机搜索跟踪技术领域,方法包括:将目标数据库加载至无人机侦察载荷中;当无人机到达目标区域后,采用多核多线程并行搜索、截获或跟踪雷达目标;其中,所述目标数据库的获取方法为:筛选出能够识别出雷达目标的特征数据,根据无人机载荷数据库的容量,对目标雷达的特征数据进行分解分组,生成目标数据库。本发明相比于传统方法,本发明构建的雷达目标数据库针对性强,搜索截获目标精准快速,有效地解决了现有无人机搜索截获复杂雷达目标实时性较差的问题。

    一种基于最优冗余线阵的高精度二维DOA估计方法

    公开(公告)号:CN116090169A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202211513133.X

    申请日:2022-11-28

    IPC分类号: G06F30/20 G06F17/16

    摘要: 本发明涉及天线技术领域,且公开了一种基于最优冗余线阵的高精度二维DOA估计方法,1)输入:阵列接收数据yi(t),最优冗余平行阵列两个子阵的阵元位置坐标PS1和PS2;2)参数计算①按照式计算两个最优冗余线阵的阵列自协方差矩阵;②按照式计算最优冗余线阵间的阵列互协方差矩阵。该基于最优冗余线阵的高精度二维DOA估计方法,提出了扩展协方差矩阵重构算法,该算法构造了包含自协方差矩阵和互协方差矩阵的扩展协方差矩阵,进而构建了扩展协方差矩阵重构模型,同时实现了初始自协方差矩阵和初始互协方差矩阵的高精度估计,基于初始自协方差矩阵和初始互协方差矩阵,依次利用协方差向量稀疏表示和总体最小二乘方法,实现了高精度二维DOA估计。

    一种基于最优冗余线阵的宽频段高精度DOA估计方法

    公开(公告)号:CN115792793A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211506993.0

    申请日:2022-11-28

    IPC分类号: G01S3/14 G06F17/16 G06F30/20

    摘要: 本发明涉及天线技术领域,且公开了一种基于最优冗余线阵的宽频段高精度DOA估计方法,包括:建立互样采集模型;根据Nyquist采样频率的均匀采样样本建设采样模型,采样模型包括多集采样模型和双通道互质采样模型;对采样后得到的数据进行处理,处理后带入公式进行高精度频率估计。该基于最优冗余线阵的宽频段高精度DOA估计方法,质采样模型,大大降低了系统的数据处理量和采样硬件的要求;针对互质采样条件,提出了一种基于稀疏贝叶斯的频率估计算法,并实现了算法的快速运行,从而满足测频系统对于算法实时性的要求,互质采样模型首先可以降低ADC的采样速率,减少了ADC的硬件成本,缩小接收通道中的数据量,降低了对芯片数据处理能力的要求。

    一种多核多线程的无人机搜索目标方法及装置

    公开(公告)号:CN113608554B

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111148090.5

    申请日:2021-09-29

    IPC分类号: G05D1/10

    摘要: 本发明提供了一种多核多线程的无人机搜索目标方法及装置,属于无人机搜索跟踪技术领域,方法包括:将目标数据库加载至无人机侦察载荷中;当无人机到达目标区域后,采用多核多线程并行搜索、截获或跟踪雷达目标;其中,所述目标数据库的获取方法为:筛选出能够识别出雷达目标的特征数据,根据无人机载荷数据库的容量,对目标雷达的特征数据进行分解分组,生成目标数据库。本发明相比于传统方法,本发明构建的雷达目标数据库针对性强,搜索截获目标精准快速,有效地解决了现有无人机搜索截获复杂雷达目标实时性较差的问题。

    基于指数平滑预测的DP-TBD算法跟踪方法及设备

    公开(公告)号:CN113204891A

    公开(公告)日:2021-08-03

    申请号:CN202110562502.3

    申请日:2021-05-24

    摘要: 本发明公开了一种基于指数平滑预测的DP‑TBD算法跟踪方法及设备,该方法包括对第k帧每一个设定目标状态,定义积累指标函数的初始值,定义回溯函数的初始值,并定义平滑初始值,根据所述积累指标函数的初始值、所述回溯函数的初始值和所述平滑初始值,进行起始积累,根据起始积累的结果,进行递归积累,根据递归积累的结果,进行门限检测,根据门限检测的结果,进行航迹回溯。本发明在动态规划的积累过程中,采用的指数平滑预测法利用了所有历史帧的数据信息,既增强了目标的帧间关联性,又具有较高的预测精度,准确地计算状态转移概率,提高TBD算法的性能,从而提高航迹回溯准确性。