公开(公告)号：CN114545342A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210139484.2

申请日：2022-02-16

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 董春曦 ,  高雪莹 ,  于旺 ,  董阳阳 ,  郭立博 ,  张旗 ,  黄程 ,  王玉叶 ,  郭容华 ,  葛鑫

IPC分类号： G01S7/36 ,  G01S7/40

摘要： 一种利用多通道侦察接收机的雷达脉冲信号参数测量方法，其实现方案为：1)处理接收到的雷达脉冲信号；2)构建融合脉冲信号序列；3)剔除融合脉冲信号序列中的虚假脉冲；4)构建每个信道对应的先验波形信息序列；5)构建每个信道对应的目标函数；6)获取目标函数最小化时的空域参数；7)获取高信噪比的雷达脉冲序列；8)估计每个雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的时域参数；9)估计每个雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的频域参数。本发明提升高了对雷达脉冲信号时、频、空域参数的测量精度和对侦察接收机资源的利用效率。本发明方法可用于对雷达脉冲信号的时、频、空域参数进行准确测量，为后续信号处理、生成高性能电子情报提供重要前提。

公开(公告)号：CN114545342B

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202210139484.2

申请日：2022-02-16

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 董春曦 ,  高雪莹 ,  于旺 ,  董阳阳 ,  郭立博 ,  张旗 ,  黄程 ,  王玉叶 ,  郭容华 ,  葛鑫

IPC分类号： G01S7/36 ,  G01S7/40

摘要： 一种利用多通道侦察接收机的雷达脉冲信号参数测量方法，其实现方案为：1)处理接收到的雷达脉冲信号；2)构建融合脉冲信号序列；3)剔除融合脉冲信号序列中的虚假脉冲；4)构建每个信道对应的先验波形信息序列；5)构建每个信道对应的目标函数；6)获取目标函数最小化时的空域参数；7)获取高信噪比的雷达脉冲序列；8)估计每个雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的时域参数；9)估计每个雷达脉冲序列中雷达脉冲信号的频域参数。本发明提升高了对雷达脉冲信号时、频、空域参数的测量精度和对侦察接收机资源的利用效率。本发明方法可用于对雷达脉冲信号的时、频、空域参数进行准确测量，为后续信号处理、生成高性能电子情报提供重要前提。

公开(公告)号：CN116975640A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310952111.1

申请日：2023-07-31

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 饶鲜 ,  李宗瑾 ,  周东青 ,  王贤铧 ,  郭容华 ,  张波 ,  董阳阳 ,  董春曦

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/048 ,  G06N3/006

摘要： 本发明开了一种基于SSA‑CNN‑LSTM网络的干扰对抗态势预测方法，主要用于解决贝叶斯网络对专家经验依赖性过强，而单一结构的神经网络对大量时间序列数据处理速度慢的问题。本发明的实现步骤包括：构建CNN‑LSTM网络，采用麻雀算法优化CNN‑LSTM网络隐藏层神经元个数、初始学习率、正则化系数3个超参数，得到优化后的SSA‑CNN‑LSTM网络。本发明设计的态势预测方法结合了卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆网络的时序预测能力，并利用麻雀算法的超参数优化能力，加快了对大量时间序列数据的处理速度，提升了态势预测算法的自学习和自适应能力。