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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：CN106559092B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201611064777.X
申请日：2016-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于凸组合自适应滤波算法的宽带信号对消方法。一：接收到的混合信号由前端射频模块提取，分为IQ两路正交信号；二：对IQ正交信号分别进行解串降速处理，分为16个子模块，每个子模块内输入分为两路，一路输入检波模块，一路输入凸组合自适应滤波模块进行信号对消；三：对消信号具有转发式模块生成转发信号，转发信号分为两路，一路由天线端发射用以侦测或中继通讯，一路作为自适应模块参考信号反馈至自适应模块进行发射信号回波干扰的波形预测；四：重复二至三直至均方误差最小；五：将自适应对消结果输出。本发明提升了自适应滤波方案在宽带信号下的工作性能，消除了同频信号情况下的误判，计算复杂度较低，简单易行。
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公开(公告)号：CN106559092A
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201611064777.X
申请日：2016-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: H04B1/1018 , H04B1/1027 , H04B1/123 , H04B1/40
Abstract: 本发明提供的是一种基于凸组合自适应滤波算法的宽带信号对消方法。一：接收到的混合信号由前端射频模块提取，分为IQ两路正交信号；二：对IQ正交信号分别进行解串降速处理，分为16个子模块，每个子模块内输入分为两路，一路输入检波模块，一路输入凸组合自适应滤波模块进行信号对消；三：对消信号具有转发式模块生成转发信号，转发信号分为两路，一路由天线端发射用以侦测或中继通讯，一路作为自适应模块参考信号反馈至自适应模块进行发射信号回波干扰的波形预测；四：重复二至三直至均方误差最小；五：将自适应对消结果输出。本发明提升了自适应滤波方案在宽带信号下的工作性能，消除了同频信号情况下的误判，计算复杂度较低，简单易行。
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