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公开(公告)号：CN116819466A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310994688.9
申请日：2023-08-08
申请人： 西安电子科技大学 , 北京无线电测量研究所
摘要： 本发明提供了一种基于图像最小熵的双基ISAR方位定标和几何校正方法，利用ISAR平动量对成像结果没有贡献这一条件，对平动量进行估计和补偿，能够减小平动量对成像结果的散焦影响；考虑双基ISAR的转动量带来的空变散焦项和几何形变项对成像的影响，通过碶石形变换对越距离徙动进行补偿，再构造二阶空变误差补偿函数，通过对优化代价函数最小，求解空变因子参数，并代入补偿函数以补偿高阶误差相位，从而提高补偿精度；由于目标相对雷达的转速和空变因子存在确定的解析表达式关系，再利用空变因子对目标相对雷达的转速进行估计，进一步对聚焦成像结果定标；此外通过构造几何校正函数进行几何校正，提升目标信息提取精度。
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公开(公告)号：CN117540157A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311473045.6
申请日：2023-11-07
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明属于信号处理技术领域，公开了一种基于多注意力生成对抗网络的多任务信号检测和生成方法及系统；包括在将随机信号输入到多头注意力模块，然后进行前向传播，进一步使用掩码多头注意力模块和传播后的信号进行融合进入下一个多头注意力模块，然后与真实信号进行级联归一化处理，然后经过卷积层，池化层，前向传播后进入判别器，通过惩罚项和评判指标进行判别，进一步对生成器进行反向传播优化处理，最终使输出的生成信号与真实信号一致，本发明可用于通信信号的识别和信号的生成。
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公开(公告)号：CN117240384A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311170989.6
申请日：2023-09-11
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： H04B17/382 , H04W24/02 , G06N3/042 , G06N3/0499
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习网络的智能空间频谱抗干扰方法，涉及空间电磁频谱智能分析技术领域，包括：利用多源信息融合网络对天线接收的信号进行特征提取，得到特征信息；将特征信息输入注意力特征平衡网络，得到多维度信号表征，并判断信号是否为干扰信号；当信号为干扰信号时，将多维度信号表征输入图神经网络，得到该干扰信号的属性信息；将属性信息输入预先训练好的深度决策评估网络，得到针对该干扰信号的动作。本发明实现了精确的信号识别和正确的抗干扰策略，还具备实时分析和实时对抗的功能，可以快速响应并应对不同信号环境中的干扰情况，这使得该方法在无线通信、雷达系统、无人机控制等领域具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN116879862B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311152930.4
申请日：2023-09-08
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于分层稀疏迭代的单快拍稀疏阵空间角度超分辨方法，包括：基于单快拍数据获得初始空间角度分辨结果，并估计噪声方差；对空间角度进行网格划分，并计算稀疏约束系数；根据单快拍数据和初始超完备空间角度稀疏基矩阵建立角度超分辨压缩感知模型，并获取该感知模型的代价函数；计算分层迭代加权权系数和分层迭代稀疏基矩阵；根据分层迭代加权权系数、分层迭代稀疏基矩阵以及稀疏约束系数对代价函数进行迭代求解，得到空间角度估计值。该方法可有效利用单快拍数据，突破系统瑞利限，实现单快拍下的空间角度超分辨；且在分层稀疏求解过程中考虑了噪声影响，实现了低信噪比下的高性能空间角度超分辨，提高了雷达探(56)对比文件范剑超等.高分三号SAR影像在国家海域使用动态监测中的应用《.雷达学报》.2017,第6卷(第5期),456-472.Mingyuan Jiu et al..A Deep Primal-Dual Proximal Network for ImageRestoration《.IEEE Journal of SelectedTopics in Signal Processing》.2021,第15卷(第2期),190-203.
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公开(公告)号：CN116879862A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311152930.4
申请日：2023-09-08
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于分层稀疏迭代的单快拍稀疏阵空间角度超分辨方法，包括：基于单快拍数据获得初始空间角度分辨结果，并估计噪声方差；对空间角度进行网格划分，并计算稀疏约束系数；根据单快拍数据和初始超完备空间角度稀疏基矩阵建立角度超分辨压缩感知模型，并获取该感知模型的代价函数；计算分层迭代加权权系数和分层迭代稀疏基矩阵；根据分层迭代加权权系数、分层迭代稀疏基矩阵以及稀疏约束系数对代价函数进行迭代求解，得到空间角度估计值。该方法可有效利用单快拍数据，突破系统瑞利限，实现单快拍下的空间角度超分辨；且在分层稀疏求解过程中考虑了噪声影响，实现了低信噪比下的高性能空间角度超分辨，提高了雷达探测和识别性能。
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