基于机器学习的多功能雷达工作状态切换点在线检测方法

    公开(公告)号:CN117665732A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311651250.7

    申请日:2023-12-04

    IPC分类号: G01S7/40 G06N20/10

    摘要: 本发明公开了一种基于机器学习的多功能雷达工作状态切换点在线检测方法,包括:步骤1、切换点预测模型的离线训练:基于带工作状态标签的雷达截获信号序列数据集,提取带工作状态切换点标签的表征特征向量,再以此标签样本数据集训练基于机器学习的工作状态切换分类器模型,得到模型参数;步骤2、工作状态切换点的在线预测:基于在线流水方式截获的雷达信号,实时提取当前时刻的工作状态切换变化表征特征向量,结合所述工作状态切换分类器模型、模型参数以及预设的超参数,给出该时刻工作状态切换点的预测结果。本发明可自动拟合特征数据各维度分布并寻找最佳判断门限,实现多功能雷达工作状态切换点准确分类检测。

    一种全脉冲的像素化特征表述方法、介质及装置

    公开(公告)号:CN116609728A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310380140.5

    申请日:2023-04-11

    IPC分类号: G01S7/02 G01S7/285

    摘要: 本发明提供一种全脉冲的像素化特征表述方法,包括:通过将全脉冲PDW序列融入时间维度信息实现全脉冲的等时间间隔采样,来实现全脉冲的像素化特征表述。本发明针对全脉冲PDW序列各特征参数随时间变化的诸如起伏、抖动特征表示不明朗的问题,提出了一种全脉冲的像素化特征表述方法,即“全脉冲像素化”,该方法利用将全脉冲PDW序列融入时间维度信息实现全脉冲的等时间间距采样,经过像素化后的全脉冲PDW序列自身带有时间信息,而不再依赖到达时刻TOA的表征,且像素化PDW脉冲序列能够更明朗、直截地表征PDW脉冲描述字包络的起伏、抖动特征。

    一种基于无人机升空平台的无线电射频源测向装置及定位方法

    公开(公告)号:CN114035150A

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202110854760.9

    申请日:2021-07-28

    IPC分类号: G01S3/14 G01R23/16 B64F1/00

    摘要: 本发明提供了一种基于无人机升空平台的无线电射频源测向装置,包括无人机升空平台,用于接收无线电测向装置下发的控制指令及任务指令进行工作,并传输相关数据至无线电测向装置;无线电测向装置,搭载在无人机升空平台上,用于测定无线电波达方向并进行数据处理,并将数据传输至地面终端设备;接收地面终端设备的控制指令和任务指令并转发至无人机升空平台;地面终端设备,接收无线电测向装置传输的数据,将无线电波达方向转换到绝对坐标系下,得到测向结果;下发指令至无线电测向装置。本发明实现了从二维空间到三维空间的搜索定位跨越,弥补了徒步查找目标干扰源难度大、效率低的缺点,降低人力成本与时间成本,提高无线电射频源查找的效率和灵活性。

    一种基于CNN类激活图的雷达跟踪包络提取方法

    公开(公告)号:CN117233723A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311512254.7

    申请日:2023-11-14

    摘要: 本发明公开了一种基于CNN类激活图的雷达跟踪包络提取方法,属于雷达侦察信息处理领域,包括步骤:采用深度学习方法,并利用深度学习网络识别过程中的梯度反馈生成重点关注的雷达信号序列,从而提取雷达TAS模式下的跟踪包络。本发明对雷达信号序列信号样本进行逐样本归一化,排除了雷达RF、PRI和PW参数值的影响,可以对未知雷达适应;可以生成雷达工作模式识别过程中CNN网络对脉冲序列的关注区域,根据关注度提取实现TAS模式下的跟踪包络提取,根据脉冲标注结果,可以实现提高提取正确率;并且基于本发明一方面可以增强深度学习方法可解释性,另一方面可以利用提取的雷达跟踪包络计算雷达跟踪回访率。

    一种功能级和信号级实时联合的电子对抗仿真方法

    公开(公告)号:CN116680902A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310647413.8

    申请日:2023-06-02

    IPC分类号: G06F30/20

    摘要: 本发明提供一种功能级和信号级实时联合的电子对抗仿真方法,该方法针对新体制干扰技术对整体作战效能影响的仿真验证需求,在整体作战场景中设置与该技术相关的关键节点和关键帧,只对关键节点的关键帧进行信号级仿真,对非关键节点和关键节点的非关键帧进行功能级仿真。两种仿真在相同的场景控制下按相同时间步长推进,关键节点在关键帧的结果通过信号级仿真模型处理得到,非关键节点的结果和关键节点在非关键帧的结果通过功能级仿真模型计算得到。当前仿真步长处理完后,把两者的结果汇总,按照预设的交战规则进行指挥控制,进入下一步长的仿真推进。该方法在效率和逼真度上能满足新体制干扰技术对整体作战效能影响的仿真验证需求。