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公开(公告)号：CN109991578A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910228253.7
申请日：2019-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于盲压缩核字典学习的多分量雷达信号调制识别方法。采用Choi‑Williams时频分布(CWD)得到多分量雷达信号的时频矩阵，利用预处理技术降低时频矩阵的维度，同时引入盲压缩思想，运用贝努利随机矩阵进一步进行时频矩阵无损压缩，通过核字典学习算法将数据集从低维空间投影到高维空间，在不分离多分量信号的情况下对多信号进行表征，最后，将得到的稀疏系数向量送入支持向量机进行调制方式精准识别。本发明解决了多分量雷达信号调制识别过程中复杂度高、适应性弱、可靠性差、收敛速度慢的问题。
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公开(公告)号：CN109991578B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201910228253.7
申请日：2019-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于盲压缩核字典学习的多分量雷达信号调制识别方法。采用Choi‑Williams时频分布(CWD)得到多分量雷达信号的时频矩阵，利用预处理技术降低时频矩阵的维度，同时引入盲压缩思想，运用贝努利随机矩阵进一步进行时频矩阵无损压缩，通过核字典学习算法将数据集从低维空间投影到高维空间，在不分离多分量信号的情况下对多信号进行表征，最后，将得到的稀疏系数向量送入支持向量机进行调制方式精准识别。本发明解决了多分量雷达信号调制识别过程中复杂度高、适应性弱、可靠性差、收敛速度慢的问题。
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公开(公告)号：CN109298413A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811017254.9
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于电磁研究领域，具体涉及一种针对性解决复杂电磁环境下的多目标跟踪数据关联问题的方法，包括以下步骤：在某一采样时刻从目标空域获取所有的位置量测信息和其他特征参数信息，在现有各目标航迹的预测值周围设定扇形跟踪门，以此来判定所有量测的有效性，并从所有有效量测中筛选落入多个目标跟踪门交叉区域内的量测，即公共量测；本发明方法通过提高数据关联的准确性，提高多目标跟踪精度，可实现对敌方目标进行更加实时有效的跟踪；本发明方法具有很好的可拓展性，针对多种不同的跟踪算法，均可以采用该方法进行数据关联，并能使其滤波收敛速度得到明显提高；本发明方法可以适应多种非线性目标运动类型，鲁棒性较高。
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