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公开(公告)号：CN110471036A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910782201.4
申请日：2019-08-23
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于信号与信息处理技术领域，涉及一种用于大阵列近场聚焦中的假目标清扫方法。本发明首先利用深度学习算法估计目标个数，然后将其作为清扫算法的迭代次数。在进行近场距离-方位维聚焦成像后，迭代开始，每次寻找当前图像中峰值最大的点并重构位于该点处目标的成像结果，然后从图像域中去掉计算出来的结果得到新的图像。迭代结束后最终得到的图像就是清扫后的结果。本发明联合基于深度学习的目标个数估计对假目标清扫算法建立门限判定准则，避免了每次迭代计算门限的繁琐步骤，提高了计算精度，解决了传统优化布阵所无法解决的大阵列近场聚焦成像上由于随机阵高旁瓣造成的假目标问题。
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公开(公告)号：CN107766893A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201711067951.0
申请日：2017-11-03
申请人： 电子科技大学
CPC分类号： G06K9/6227 , G06K9/6256 , G06N3/08
摘要： 本发明属于目标识别领域，具体的说是涉及一种基于标签多级编码神经网络目标识别方法。本发明的技术方案为：首先将单基地雷达获取的一维距离像信噪比SNR为22dB的数据作为训练数据；其次对样本数据的标签做离散编码；然后分别利用MLP和CNN分别以两种目标标记方式进行训练，采用随机梯度下降法来训练神经网络，并进行超参数微调；训练S步后得到预测模型，并利用预测模型对待识别样本进行目标识别。本发明方法提供了精确度。
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公开(公告)号：CN108053842B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201711330638.1
申请日：2017-12-13
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于语音检测领域，尤其基于图像识别的短波语音端点检测方法。本发明的技术方案为：首先对数据进行预处理，提高信噪比；然后按特定长度分帧，同时进行短时傅里叶变换，从而得到语谱图；最后使用图像识别方法寻找语谱图中的声纹，依据声纹分布确定数据中有话段。采用本发明方法在预处理后的语音具有相似信噪比，后续步骤不需要调节参数，因此，本发明方法可以从不同背景噪声中自适应地选取有话段。
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公开(公告)号：CN107766893B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201711067951.0
申请日：2017-11-03
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于目标识别领域，具体的说是涉及一种基于标签多级编码神经网络目标识别方法。本发明的技术方案为：首先将单基地雷达获取的一维距离像信噪比SNR为22dB的数据作为训练数据；其次对样本数据的标签做离散编码；然后分别利用MLP和CNN分别以两种目标标记方式进行训练，采用随机梯度下降法来训练神经网络，并进行超参数微调；训练S步后得到预测模型，并利用预测模型对待识别样本进行目标识别。本发明方法提供了精确度。
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公开(公告)号：CN101977068A
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN201010501432.2
申请日：2010-09-28
申请人： 电子科技大学
摘要： 该发明属于利用传感器天线阵列在不需目标仰角参数条件下、对无线传播信号的来波方向进行快速测定的方法。包括：建立快速定向的基础数据库，各发射芯片参数的设置，确定管理目标所在方向及显示目标的当前位置方向。该发明将各个信号接收器的天线设置成圆阵并设定各个接收器和各个空间坐标点坐标，建立对来波方向进行快速测定的数据库；并在各管理目标上分别设置可发射识别信息的芯片。本发明将二维信息变换为目标方向角的最优天线加权向量参数，因而具有可有效提高对来波区域内方向差异的敏感性及在无对仰角信息的来波方向进行快速测定，降低了测量所需硬件的要求及成本，提高了对信号来波方向测量的速度和精度等特点。
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公开(公告)号：CN108919227A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810940572.6
申请日：2018-08-17
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明属于外辐射源雷达的实时信号处理技术领域，涉及一种基于GPU加速的多通道FBLMS实现方法。本发明针对FBLMS算法内部结构进行优化，在对参考数据进行分块和重叠后，对其进行FFT变换，再进行权值迭代；在权系数迭代之前进行FFT变换，减少了迭代过程中FFT的运算量，提高了运算速度。实现了对多通道回波信号的杂波抑制，利用GPU并行处理，满足实时性要求。在GPU显存充足的情况下，可以支持多通道的杂波抑制处理，并保持运算时间基本不变。
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公开(公告)号：CN108053842A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711330638.1
申请日：2017-12-13
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于语音检测领域，尤其基于图像识别的短波语音端点检测方法。本发明的技术方案为：首先对数据进行预处理，提高信噪比；然后按特定长度分帧，同时进行短时傅里叶变换，从而得到语谱图；最后使用图像识别方法寻找语谱图中的声纹，依据声纹分布确定数据中有话段。采用本发明方法在预处理后的语音具有相似信噪比，后续步骤不需要调节参数，因此，本发明方法可以从不同背景噪声中自适应地选取有话段。
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公开(公告)号：CN101977068B
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201010501432.2
申请日：2010-09-28
申请人： 电子科技大学 , 同方电子科技有限公司
摘要： 该发明属于利用传感器天线阵列在不需目标仰角参数条件下、对无线传播信号的来波方向进行快速测定的方法。包括：建立快速定向的基础数据库，各发射芯片参数的设置，确定管理目标所在方向及显示目标的当前位置方向。该发明将各个信号接收器的天线设置成圆阵并设定各个接收器和各个空间坐标点坐标，建立对来波方向进行快速测定的数据库；并在各管理目标上分别设置可发射识别信息的芯片。本发明将二维信息变换为目标方向角的最优天线加权向量参数，因而具有可有效提高对来波区域内方向差异的敏感性及在无对仰角信息的来波方向进行快速测定，降低了测量所需硬件的要求及成本，提高了对信号来波方向测量的速度和精度等特点。
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公开(公告)号：CN110471036B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910782201.4
申请日：2019-08-23
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于信号与信息处理技术领域，涉及一种用于大阵列近场聚焦中的假目标清扫方法。本发明首先利用深度学习算法估计目标个数，然后将其作为清扫算法的迭代次数。在进行近场距离‑方位维聚焦成像后，迭代开始，每次寻找当前图像中峰值最大的点并重构位于该点处目标的成像结果，然后从图像域中去掉计算出来的结果得到新的图像。迭代结束后最终得到的图像就是清扫后的结果。本发明联合基于深度学习的目标个数估计对假目标清扫算法建立门限判定准则，避免了每次迭代计算门限的繁琐步骤，提高了计算精度，解决了传统优化布阵所无法解决的大阵列近场聚焦成像上由于随机阵高旁瓣造成的假目标问题。
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公开(公告)号：CN114389030A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210002405.3
申请日：2022-01-04
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于偶极子的机翼共形相控阵天线，属于无线通信领域。本发明机翼共形相控阵天线分别基于不同的偶极子结构，均可以在垂直面波束较窄、以及驻波比较低的情况下实现在水平面上宽角度扫描。整个天线结构印刷在聚酰亚胺薄膜上，轻薄柔软，可以紧贴在机翼的外轮廓表面，保证了无人机的流体动力学和空气动力学的要求。本发明的机翼共形相控阵天线，采用偶极子结构，并分别加载了耦合金属条等结构，增强且利用了单元之间的耦合，从而实现了良好的匹配，在水平面进行大角度扫描；同时通过引入金属引向器和反射器将能量集中在水平方向，压缩了垂直面的波束宽度，可以有效降低地波对无人机雷达系统的干扰，并提高了增益。
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