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公开(公告)号：CN117148278A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311127424.X
申请日：2023-09-04
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 分布式雷达系统中各部雷达间时延的存在将会严重影响干扰对消性能。传统的时延估计方法精度受限于采样间隔，无法补偿不足一个采样间隔的亚采样点时延。本发明给出了一种基于频域处理的线性拟合亚采样点时延估计方法，首先利用对信号预处理得到频谱，通过相除后估计曲线的斜率来直接获得亚采样点时延的精确值。然后，为了提升该算法的鲁棒性，采用最小二乘法进行线性拟合，进一步消除了噪声的影响。本发明可在提升分布式雷达系统时延误差估计精度的同时保持良好的实时性。
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公开(公告)号：CN117148277A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311127423.5
申请日：2023-09-04
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 现有的时频域的假目标干扰抑制方法，普遍要求干扰参数估计精度较高，应用场景相对有限。因此，本发明提供了一种基于脉压后尖峰分布特征的DRFM干扰抑制方法，算法无需干扰参数先验信息，通过分析归纳DRFM干扰脉压后的尖峰分布特点，据此统计尖峰间隔出现次数并设计相应的判决门限，从而区分目标和干扰，并在此基础上实现干扰抑制。本发明可对复杂电磁环境中的假目标干扰进行抑制，并且本发明具有较低的计算度，能够提高雷达的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN114357856B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111455831.4
申请日：2021-12-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的正交频复用线性调频信号波形优化方法和装置，能够解决离散频率的优化时间长、算法复杂度高的问题。采用遗传算法进行优化，基于线性同余生成器生成初始化样本；在迭代过程中选取当前代的部分个体作为父代；父代随机交配生成子代，按照突变概率得到突变后的子代，并引入随机重启机制，将新生成的个体加入到现有个体集合中，将所述父代、子代和重启个体作为当前的全部个体；所述随机交配是指该代任意个体自身的任意单个序列随机位置数值间彼此交换；当满足迭代停止条件时，将当前的全部个体的代价函数按从小到大的顺序进行排列，取排序得到的第一个个体作为最佳序列输出。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107144827A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710234933.0
申请日：2017-04-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联合CRLB的分布式雷达最优构型构建方法，将分布式雷达网络等效为一个大孔径雷达进行雷达探测性能分析，通过对等效单基地距离和等效单基地目标角度估计的CRLB进行推导，构建以联合CRLB最小为目标函数的最优化模型，并考虑实际应用中雷达位置的限制，在模型中增加各个雷达节点观测角度的约束条件。在此之上，经过严密的数学推导，得出实际可行的最优网络构型及其解析表达式，因此，本发明的方法具有较高的实际可行性和可靠性。
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公开(公告)号：CN102508238B
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201110311058.4
申请日：2011-10-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于坐标旋转变换的雷达跟踪方法，该方法基于随机变量相关系数和坐标旋转变换的原理，以达到在定量度量雷达滤波系统模型中的量测方程的非线性程度的基础上，降低雷达滤波系统模型中的量测方程非线性程度，从而提高雷达跟踪效果的目的；具体步骤为：定义二维雷达量测极-直坐标转换线性度ρ；当r0、σr和σa为确定的任意数值时，通过坐标旋转变换使得ρ在时取得最大值；设置目标运动状态，进行滤波初始化；分析由k时刻到k+1时刻的目标运动状态并建立坐标旋转变换滤波模型下的状态方程和量测方程；在坐标旋转变换滤波模型下，选取滤波算法进行滤波，得到k+1时刻目标状态的估计值；直到达到所设置的雷达跟踪时间长度，跟踪结束。
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公开(公告)号：CN102445682A
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201110285546.2
申请日：2011-09-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明公开了一种定量度量雷达量测极-直坐标转换非线性的方法，该方法基于二维雷达量测极-直坐标转换方程的一阶泰勒展开式和随机变量相关系数的原理，以达到定量度量雷达量测极-直坐标转换的非线性程度的目的；该方法的步骤为：得到二维雷达量测极-直坐标转换方程的两个一阶泰勒展开式，并相应地标记为随机变量g和随机变量k；根据随机变量相关系数的定义，得到随机变量x与随机变量g的相关系数ρxg、随机变量y与随机变量k的相关系数ρyk；定义二维雷达量测极-直坐标转换线性度ρ为ρxg和ρyk二者的最小值。
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公开(公告)号：CN116522254A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310491826.1
申请日：2023-05-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/2113
Abstract: 本发明公开了一种基于可变维度特征筛选的智能目标检测方法。由于在多维特征空间构建过程中，特征冗余现象的存在将导致非必要计算成本的增加。针对特征筛选过程中，无法在特征维度不受限的条件下根据实际场景自适应选择特征组合的问题，提出了一种基于几何度量和方差膨胀因子的可变维度特征筛选方法。该方法在约束特征之间相关性的同时，搜寻使类间可分离程度最大的特征组合，在保留足够有用信息的同时剔除冗余特征，以建立全面有效的特征向量。之后基于实测数据，采用虚警率可控的智能检测器完成目标检测。
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公开(公告)号：CN116482637A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310265308.8
申请日：2023-03-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及去斜接收频率步进雷达机动微弱目标探测领域，具体涉及一种基于Stepped‑DGRFT的机动微弱目标运动参数估计及相参积累方法。本发明提出的一种基于Stepped‑DGRFT的机动微弱目标运动参数估计方法，可实现去斜频率步进雷达对机动微弱目标的运动参数精确估计，结合运动参数补偿及目标一维距离像聚焦方法，可提供系统对目标的探测能力。与DGRFT方法相比，Stepped‑DGRFT可有效提升去斜接收频率步进雷达对机动微弱目标的目标运动参数估计能力和成像能力。
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