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公开(公告)号：CN111157953B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201911306566.6
申请日：2019-12-18
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种强地杂波下两级门限恒虚警检测算法，雷达接收回波经下变频、抽取滤波、脉冲压缩、相参积累后形成距离‑多普勒两维数据；采用两级门限删除平均CFAR检测算法确定目标在此二维数据中的位置，即距离、多普勒信息。本发明针对上述地面侦察雷达CFAR检测技术存在的问题，设计一种两级门限删除平均CFAR检测算法，提高发现概率，降低虚警概率，减少计算时间，满足雷达系统实时性要求。
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公开(公告)号：CN111123214B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN201911311705.4
申请日：2019-12-18
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多项式旋转‑多项式傅里叶变换的高速高机动目标检测方法，首先分别对积累时间内的M个雷达脉冲回波进行数字化采样以及脉冲压缩处理，得到快时间‑慢时间二维雷达回波数据矩阵；然后根据待检测目标运动特性确定搜索参数组的阶数和范围并初始化搜索参数组；接着利用多项式旋转‑多项式傅里叶变换在整个参数搜索空间内对数据矩阵进行相参积累，得到距离‑多普勒分布图；最后利用恒虚警检测判断目标的有无，若有目标则可以得到目标的距离和运动状态信息。多项式旋转‑多项式傅里叶变换可以在计算复杂度远小于广义拉东变换的条件下，与其达到同样的理论最佳积累效果，实现低信噪比环境下临近空间高速高机动目标相参积累。
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公开(公告)号：CN111175718A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911312274.3
申请日：2019-12-18
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种联合时频域的地面雷达自动目标识别方法及系统，识别方法包括：对回波信号的I、Q两路进行时域特征提取，对雷达回波信号经下变频处理后的基带回波信号进行傅里叶变换，提取频域特征；将提取的时域特征和频域特征送入分类器，根据输出值进行判决；系统包括：特征计算模块，用于计算并获取目标的特征信息；判决识别模块，将提取特征送入设计的分类器中，根据输出判决结果决定目标属性。本发明实现简单，判决效率高，并且对低分辨雷达的地面雷达目标属性识别准确率高。
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公开(公告)号：CN111175708A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911312249.5
申请日：2019-12-18
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种有源相扫地面侦察雷达的自动增益控制系统及方法，系统组成包括阵列天线、T/R组件、频综接收机、波控板、电子罗盘、信号处理单元；通过预设接收机增益，测量雷达扫描范围内不同波束指向下固定地物回波经中频数字化、下变频抽取滤波及脉冲压缩等处理后的幅值特性，确定各方位下的接收机增益控制代码，从而实现随雷达所处地物环境变化而自适应调整接收机增益的自动增益控制系统。本发明使得当天线波束指向不同方位时可以根据地物回波功率自适应调整接收机增益，保证强地物方位回波采样不会出现溢出失真，弱地物方位回波不被衰减，充分利用AD芯片的量化性能，提高雷达的检测性能、降低虚警概率。
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公开(公告)号：CN111157953A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911306566.6
申请日：2019-12-18
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种强地杂波下两级门限恒虚警检测算法，雷达接收回波经下变频、抽取滤波、脉冲压缩、相参积累后形成距离-多普勒两维数据；采用两级门限删除平均CFAR检测算法确定目标在此二维数据中的位置，即距离、多普勒信息。本发明针对上述地面侦察雷达CFAR检测技术存在的问题，设计一种两级门限删除平均CFAR检测算法，提高发现概率，降低虚警概率，减少计算时间，满足雷达系统实时性要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111143983A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911321011.9
申请日：2019-12-19
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进水循环算法的稀布天线阵列低副瓣综合优化方法。该方法为：首先对天线阵列方向图进行数学建模，构造阵列方向图与天线阵元位置之间的函数关系，并通过对阵元位置做常量分离，降低了阵元位置解的搜索空间；然后对阵列中阵元位置集合按水循环算法进行分类、汇流、蒸发与降雨过程；最后通过多轮迭代得到最终大海对应的个体，将大海中各阵元位置作为阵列中阵元的最佳排布方式。本发明具有副瓣电平低、算法简单、收敛速度快、鲁棒性好、收敛结果好的优点。
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公开(公告)号：CN111157954B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201911313176.1
申请日：2019-12-18
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种地面雷达目标检测门限系数自适应调整方法，假设波束扫描范围内有N个波束指向，将目标检测距离范围划分为M个距离段，每个距离段内的目标检测使用相同的门限系数；根据设定的虚警概率确定每个波位、不同距离段的初始恒虚警门限系数、噪声门限系数并存储；利用预存的门限系数采用CFAR恒虚警检测算法对所有波位进行目标检测，根据检测出的目标信噪比、目标属性、目标距离更新相应波位、距离段的恒虚警门限系数或噪声门限系数，直至所有波位、所有距离段的门限系数更新完毕。本发明通过将门限系数调整与目标属性相适应，提高了地面雷达强杂波下的检测性能、目标跟踪的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN111160176B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201911320163.7
申请日：2019-12-19
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于融合特征的一维卷积神经网络地面雷达目标分类方法。该方法步骤如下：对训练样本集和测试样本集中的雷达回波数据样本进行预处理，通过FFT得到回波数据的幅度谱、功率谱，再对幅度谱进行幂变换，将三组特征向量作为特征输入的三个通道；确定一维卷积神经网络架构，将提取后的三通道特征送入全连接层；利用softmax分类器进行分类，计算得到输出预测标签与真实标签的误差；利用梯度下降法对网络权重系数进行修正，直至达到最大迭代次数，提取相应的网络权重系数，确定最终分类器模型；将待识别的测试集雷达回波样本送入训练得到的分类器，完成目标分类。本发明具有更少的参数，能够高效而准确的完成目标分类。
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公开(公告)号：CN111157954A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911313176.1
申请日：2019-12-18
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种地面雷达目标检测门限系数自适应调整方法，假设波束扫描范围内有N个波束指向，将目标检测距离范围划分为M个距离段，每个距离段内的目标检测使用相同的门限系数；根据设定的虚警概率确定每个波位、不同距离段的初始恒虚警门限系数、噪声门限系数并存储；利用预存的门限系数采用CFAR恒虚警检测算法对所有波位进行目标检测，根据检测出的目标信噪比、目标属性、目标距离更新相应波位、距离段的恒虚警门限系数或噪声门限系数，直至所有波位、所有距离段的门限系数更新完毕。本发明通过将门限系数调整与目标属性相适应，提高了地面雷达强杂波下的检测性能、目标跟踪的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN111123214A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911311705.4
申请日：2019-12-18
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多项式旋转-多项式傅里叶变换的高速高机动目标检测方法，首先分别对积累时间内的M个雷达脉冲回波进行数字化采样以及脉冲压缩处理，得到快时间-慢时间二维雷达回波数据矩阵；然后根据待检测目标运动特性确定搜索参数组的阶数和范围并初始化搜索参数组；接着利用多项式旋转-多项式傅里叶变换在整个参数搜索空间内对数据矩阵进行相参积累，得到距离-多普勒分布图；最后利用恒虚警检测判断目标的有无，若有目标则可以得到目标的距离和运动状态信息。多项式旋转-多项式傅里叶变换可以在计算复杂度远小于广义拉东变换的条件下，与其达到同样的理论最佳积累效果，实现低信噪比环境下临近空间高速高机动目标相参积累。
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