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公开(公告)号：CN109884598A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910196295.7
申请日：2019-03-15
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明适用于计算机技术领域，尤其涉及一种射频掩护方法、装置及计算机设备。一种射频掩护方法具体包括：获取第一接收通道接收的目标雷达回波信号和第二接收通道接收的外界干扰信号；对所述外界干扰信号进行数字化处理，并对数字化处理后外界干扰信号进行特征分析，获得所述外界干扰信号的属性功能特征信息；根据所述外界干扰信号的属性功能特征信息和目标雷达回波信号的属性功能特征信息确定干扰分析结果；根据所述干扰分析结果对射频掩护发射频率和雷达发射信号的时序进行调整，进行射频掩护发射。该方法通过实时获取外界干扰信号并对其进行认知分析，对抗干扰策略进行调整，实现了雷达射频掩护系统的智能化抗干扰。
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公开(公告)号：CN109946656A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910203060.6
申请日：2019-03-18
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01S7/282
摘要： 本发明公开了基于改进侦察模型的MIMO雷达盲源分离技术研究，包括集中式MIMO雷达、改进的侦察模型、盲源分离和MIMO雷达盲源分离实验。本发明中，通过对集中式MIMO雷达、改进的侦察模型、盲源分离和MIMO雷达盲源分离实验这些方面进行研究处理，使得该盲源分离技术研究得出的数据更加实用，并且在对改进的侦察模型的研究作用下，便于工作人员进一步对MIMO雷达发射的正交多相编码信号进行盲源分离研究工作的进行。
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公开(公告)号：CN109932699A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910200981.7
申请日：2019-03-15
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明适用于计算机领域，提供了一种雷达辐射源识别方法，包括：接收待识别雷达辐射源信号；对所述待识别雷达辐射源信号进行小波变换生成二维小波矩阵；对所述二维小波矩阵进行处理生成时频域灰度图像；根据所述时频域灰度图像以及基于卷积神经网络算法训练生成的雷达辐射源识别模型确定与所述时频域灰度图像对应的雷达辐射源。本发明实施例提供的雷达辐射源识别方法，通过对待识别雷达辐射源信号进行小波变换再处理为时频域灰度图像，并利用基于卷积神经网络算法训练生成的雷达辐射源识别模型，能够直接确定雷达辐射源，相比于现有的识别方法需，有效地减少了数据处理量，提高了处理效率，同时具有良好的识别准确率。
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公开(公告)号：CN107966687A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711155575.0
申请日：2017-11-20
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01S7/28
CPC分类号： G01S7/28
摘要： 本发明公开了一种基于部分自相关谱的MIMO雷达信号调制类型识别方法，主要解决现有技术利用瞬时自相关谱进行MIMO雷达信号调制类型识别计算量较大，且识别时间过长的问题。其实现方案是：根据雷达侦察接收机收到的雷达信号提取样本雷达信号，获得样本雷达信号的零时延瞬时自相关函数；对该函数进行化简和归一化运算，得到MIMO雷达信号的部分零时延瞬时自相关谱的谱峰高度；设定门限并根据次高峰与最高峰比值对集中式MIMO雷达信号进行调制类型识别。本发明需要的MIMO雷达信号样本点较少，运算复杂度低，且识别编码雷达信号不需要其他特征参数，缩短了识别时间，实现了实时性的要求，可用于电子对抗侦察系统。
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公开(公告)号：CN109828245B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN201910218493.9
申请日：2019-03-21
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明适用信号处理技术领域，提供了一种雷达干扰策略的确定方法、装置、计算机设备及可存储介质，其中，所述方法为：基于部分可观测马尔科夫决策过程模型，根据目标雷达技术参数、目标雷达状态信息的集合及与目标雷达状态信息对应的雷达干扰策略集合，建立雷达干扰部分可观测马尔科夫决策过程模型；获取目标雷达的当前状态信息，并基于当前状态信息与雷达干扰部分可观测马尔科夫决策过程模型确定值函数；根据值函数以及预设的值函数的解与干扰效果的关系，确定雷达干扰策略；本发明针对多功能雷达状态的多变性及部分可观测性，提出了一种新的雷达干扰决策方法，可以在复杂环境下，短时间内对众多目标和任务迅速、准确地确定雷达干扰策略的实施。
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公开(公告)号：CN107966687B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201711155575.0
申请日：2017-11-20
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01S7/28
摘要： 本发明公开了一种基于部分自相关谱的MIMO雷达信号调制类型识别方法，主要解决现有技术利用瞬时自相关谱进行MIMO雷达信号调制类型识别计算量较大，且识别时间过长的问题。其实现方案是：根据雷达侦察接收机收到的雷达信号提取样本雷达信号，获得样本雷达信号的零时延瞬时自相关函数；对该函数进行化简和归一化运算，得到MIMO雷达信号的部分零时延瞬时自相关谱的谱峰高度；设定门限并根据次高峰与最高峰比值对集中式MIMO雷达信号进行调制类型识别。本发明需要的MIMO雷达信号样本点较少，运算复杂度低，且识别编码雷达信号不需要其他特征参数，缩短了识别时间，实现了实时性的要求，可用于电子对抗侦察系统。
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公开(公告)号：CN109992479A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910254307.7
申请日：2019-03-31
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种多维度KPI数据异常定位方法、装置及计算机设备。该方法包括：获取具有周期性的多维度KPI数据；将所述多维度KPI数据划分为预测值KPI数据和异常定位KPI数据；计算预测值KPI数据的元素向量的期望值，作为KPI数据的预测值；根据KPI数据的元素向量的维度数异常定位KPI数据进行分层；根据最细粒度元素向量的实际数值和KPI数据的预测值，采用蒙特卡洛树方法对分层后的异常定位KPI数据进行逐层搜索，获得最大潜在分数的子集；根据所述最大潜在分数的子集确定异常发生的根因集合，该方法大大减小了搜索空间，从而提高了异常定位效率，同时异常定位的准确率也明显提高。
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公开(公告)号：CN109828245A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910218493.9
申请日：2019-03-21
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明适用信号处理技术领域，提供了一种雷达干扰策略的确定方法、装置、计算机设备及可存储介质，其中，所述方法为：基于部分可观测马尔科夫决策过程模型，根据目标雷达技术参数、目标雷达状态信息的集合及与目标雷达状态信息对应的雷达干扰策略集合，建立雷达干扰部分可观测马尔科夫决策过程模型；获取目标雷达的当前状态信息，并基于当前状态信息与雷达干扰部分可观测马尔科夫决策过程模型确定值函数；根据值函数以及预设的值函数的解与干扰效果的关系，确定雷达干扰策略；本发明针对多功能雷达状态的多变性及部分可观测性，提出了一种新的雷达干扰决策方法，可以在复杂环境下，短时间内对众多目标和任务迅速、准确地确定雷达干扰策略的实施。
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