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公开(公告)号：CN116304864A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310147824.0
申请日：2023-02-22
申请人： 西安电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第二十九研究所
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于残差卷积自编码器的电子对抗目标威胁评估方法，旨在解决现有技术需要人为设置权重系数的问题，以及需要完整数据集才能有效进行威胁评估的问题。本发明的实现步骤包括：生成含有9个电子对抗目标特征参数的训练集；搭建具有17个网络层的能够处理不完整数据集的残差卷积自编码器；将训练集输入到残差卷积自编码器中，利用反向传播梯度下降法，迭代更新残差卷积自编码器的各层参数，得到训练好的残差卷积自编码器；(4)将待评估威胁程度的样本输入到训练好的残差卷积自编码器中，输出威胁程度的评估等级。本发明具有不需要人为设置权重系数和不依赖完整数据集就可以有效进行威胁评估的优点。
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公开(公告)号：CN116805048A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310147825.5
申请日：2023-02-22
申请人： 西安电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第二十九研究所
IPC分类号： G06F18/24 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096
摘要： 本发明公开了一种基于卷积去噪和Resnet50的雷达信号调制识别方法，本发明的实现方案为：对雷达信号进行时频分析；生成训练集；构建卷积去噪自编码器网络；训练卷积去噪自编码器网络；构建深度残差神经网络19‑Resnet50；利用迁移学习策略训练深度残差神经网络19‑Resnet50；识别雷达信号脉内调制类型。本发明利用卷积去噪自编码器网络实现了低信噪比下的雷达信号时频图像去噪，提高了雷达信号时频特征图像质量；本发明利用深度残差神经网络19‑Resnet50提取更深的图像分类特征，能够在低信噪比环境下对多种雷达信号脉内调制类型进行识别，具有抗噪能力强，识别雷达信号种类多，识别正确率高的优点。
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公开(公告)号：CN114527435B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210127379.7
申请日：2022-02-11
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于干扰向量和NSGA‑II算法的干扰资源分配方法，其实现步骤为：生成干扰资源分配向量集，计算每个干扰资源分配向量的干扰向量得到干扰向量集，通过NSGA‑II算法中的交叉变异方法更新干扰资源分配向量集和干扰向量集，利用NSGA‑II算法中的快速非支配排序和拥挤度方法对干扰资源分配向量集进行分层和排序，从干扰资源分配向量集中选取前10个干扰资源分配向量作为当前最优解，经过重复迭代后选取最优解中的一个干扰资源分配向量作为最优干扰资源分配方案。本发明得到的最优干扰资源分配方案具有更广的应用场景和指标的独立性的优点。
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公开(公告)号：CN118094315A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410169316.7
申请日：2024-02-06
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F18/241 , G01S7/295 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开一种利用两分支卷积自编码器的雷达信号分选方法，其实现步骤为：对输入信号进行预处理获取先验特征，与信号载频脉宽拼接并扩维，通过两分支卷积自编码器对时频图进行特征提取，与扩维后特征进行融合，估计聚类类数和初始聚类中心，特征聚类，生成伪标签，反向传播微调网络，形成最终分选网络。本发明能够通过两分支卷积自编码器和先验特征提取分选效果更佳的特征，实现在复杂信噪比条件下多种脉内调制样式的高精度雷达信号分选中，结合密度峰值决策图和轮廓系数法，解决K‑means聚类需要人工介入问题，真正实现了端对端聚类过程，并在一定程度上降低聚类运算时长。
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公开(公告)号：CN113126033B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202110224749.4
申请日：2021-03-01
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种雷达信号数字正交下变频方法、装置及其电子设备，方法包括：CPU从存储器中读取接收到的雷达实信号作为原始采样序列；在GPU中生成两路正交的本振信号序列，并将所述原始采样序列与所述两路正交的本振信号序列相乘得到新的采样序列；在CPU中根据滤波器阶数得到hamming窗系数，并根据所述hamming窗系数得到低通滤波器系数；在GPU中根据所述低通滤波器系数对所述新的采样序列进行低通滤波得到雷达信号数字正交下频复信号。本发明基于CPU‑GPU异构平台执行，比CPU平台运行速度上有明显提升，采用软件化的处理流程，不存在对硬件的依赖，具备更好的可移植性，且采用低通滤波法不会影响滤波过程中雷达信号的正交性和幅度一致性，整个系统具有很好的性能。
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公开(公告)号：CN113030877B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202110171886.6
申请日：2021-02-08
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01S7/38
摘要： 本发明提供的一种对窄带自适应旁瓣相消的精准间歇采样干扰方法，通过获取待侦查雷达发送的目标雷达信号，对目标雷达信号进行间歇采样，得到间歇采样信号；基于间歇采样信号，生成间歇采样转发干扰信号基于待侦查雷达、目标及干扰机的空间位置关系，确定干扰机的等待时延；延时等待时延后，发射间歇采样转发干扰信号至待侦测雷达，对待侦查雷达进行干扰。相比于现有技术，本发明根据精确的空间位置和信号时延，使得精准间歇采样干扰信号与目标回波同时到达雷达阵面，使得雷达接收到的目标信号被衰减，并减小干扰机收、发隔离的难度。
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公开(公告)号：CN116070674A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310082751.1
申请日：2023-02-07
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/126 , G01S13/88
摘要： 本发明公开了一种基于注意力机制和LSTM的雷达威胁程度预测方法，旨在解决现有的雷达威胁程度预测方法构建的威胁程度预测的数据集不完整，对雷达威胁程度的预测不够客观合理，且无法突出对威胁程度影响更关键的威胁属性，预测准确率不高的问题。本发明的实现步骤包括：生成包含雷达威胁属性和雷达威胁程度的训练集；构建将注意力机制和LSTM相结合的Attention‑LSTM神经网络；采用遗传算法优化Attention‑LSTM神经网络的超参数；利用训练集和遗传算法优化后的超参数训练Attention‑LSTM网络；利用训练好的Attention‑LSTM网络预测雷达威胁程度。本发明具有构建的数据集更加完整，预测结果更客观合理以及预测准确率更高的优点。
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公开(公告)号：CN111198355B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010040051.2
申请日：2020-01-15
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开一种基于FPGA的PCR回波信号处理系统及方法，该系统包括数据采集模块、脉冲压缩模块、动目标滤波模块、动目标检测模块和恒虚警模块。该方法的步骤包括：(1)接收雷达回波信号；(2)回波信号进行预处理；(3)对预处理后的回波信号进行脉冲压缩；(4)生成多普勒频谱序列；(5)计算运动目标的速度；(6)滤除静止目标；(7)运动目标位置计算。本发明的系统具有易于开发、在高采样率的情况下正常工作的优点；本发明的方法具有测量不同长度回波信号中运动目标速度与位置的优点。
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公开(公告)号：CN111199127B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202010029684.3
申请日：2020-01-13
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了基于深度强化学习的雷达干扰决策方法，主要解决现有技术中决策仅依赖干扰方做决策导致决策结果片面，及工作模式识别慢导致决策效率低的问题。其实现方案为：1)根据工作模式的特征信号生成训练集训练雷达工作模式识别器；2)根据工作模式的最小威胁值构造判决器；3)构建雷达方的工作模式转移矩阵；4)构建干扰方的干扰收益矩阵；5)构建包括雷达工作模式识别器、判决器、雷达方和干扰方的干扰决策系统；7)随机采样仿真信号，输入干扰决策系统进行选取干扰策略的工作，直到满足决策输出条件，输出决策结果。本发明提高了决策的效率和决策结果的可信度，可用于当干扰方侦察到雷达的特征信号时，保证干扰方做出最优的干扰策略。
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公开(公告)号：CN113030878A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110173116.5
申请日：2021-02-08
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01S7/38
摘要： 本发明公开了一种对空时自适应处理的非均匀间歇采样随机转发干扰方法，包括：对敌方雷达信号st(t)进行非均匀间歇采样以得到非均匀间歇采样转发干扰信号js(t)；对所述非均匀间歇采样转发干扰信号js(t)进行延时叠加得到非均匀间歇采样随机转发干扰信号jsc(t)；干扰机发射所述非均匀间歇采样随机转发干扰信号jsc(t)，以对搭载空时自适应处理的雷达实施干扰。本发明采用非均匀间歇采样和不定量重复转发的方式，最大程度上破坏干扰在脉压之后的规律性，使得信号空时二维功率谱在目标所在距离单元周围都有较强的输出。
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