上、下轴肩直径不等的自持式搅拌摩擦焊方法及其搅拌头

    公开(公告)号:CN101947691A

    公开(公告)日:2011-01-19

    申请号:CN201010296480.2

    申请日:2010-09-29

    Abstract: 上、下轴肩直径不等的自持式搅拌摩擦焊方法及其搅拌头,它涉及一种自持式搅拌摩擦焊的方法及其搅拌头。本发明为解决现有自持式搅拌摩擦焊方法中上、下两个轴肩为等直径,存在焊接热输入大及搅拌针承载大而影响接头性能、甚至造成搅拌针断裂的问题。方法:一、搅拌头尺寸确定;二、确定搅拌针的使用长度;三、固定第一被焊工件和第二被焊工件;四、搅拌头定位;五、对第一被焊工件与第二被焊工件进行搅拌摩擦焊接。搅拌头:搅拌针垂直于上轴肩的下端面设置,搅拌针与上轴肩制成一体,搅拌针的外表面设有外螺纹,下轴肩与搅拌针螺纹连接,螺母设置在下轴肩的下面,螺母与搅拌针螺纹连接,下轴肩的直径小于上轴肩的直径。本发明用于搅拌摩擦焊接。

    MIMO雷达频谱兼容信号的加权积分旁瓣快速优化方法

    公开(公告)号:CN119203578A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411361083.7

    申请日:2024-09-27

    Abstract: 一种MIMO雷达频谱兼容信号的加权积分旁瓣快速优化方法,属于雷达波形设计领域。本发明目的是为了解决现有设计MIMO雷达频谱兼容信号时未考虑积分旁瓣水平的问题。包括:基于MIMO雷达阵列每个阵元编码向量及每个阵元编码向量的补零向量,得到编码向量对应的频谱和功率谱;进而得到每个阵元编码向量的自相关函数和互相关函数;建立MIMO雷达加权积分旁瓣水平的表达式作为目标函数;结合阻带凹陷约束和恒模约束,确定优化问题;采用BM算法将优化问题分解为每个阵元的优化子问题,再进行松弛求解,获得简化后优化子问题;结合自相关函数、互相关函数与频谱的关系,对简化后优化子问题进行变换,获得最终优化问题。本发明用于MIMO雷达频谱兼容信号的设计。

    一种基于多机器学习与层次化分类的电离层杂波识别方法

    公开(公告)号:CN114966596B

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202210562817.2

    申请日:2022-05-23

    Abstract: 一种基于多机器学习与层次化分类的电离层杂波识别方法,涉及雷达信号处理技术领域,针对现有技术中不能精准地区分电离层杂波的问题,本申请提升了对不同类型杂波的识别准确率,并进一步扩充样本集,本申请在所用实测样本集上,在第一层中训练辅助分类器对未标注样本预测性能相较传统算法有较大改善,最大提升40%以上,缓解了样本数量不足的问题;对6类不同特性强电离层杂波样本识别达到88.47%的平均预测准确率,较传统算法提升50%以上。

    一种基于分段盲分离的非连续压制干扰抑制方法

    公开(公告)号:CN118483659A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410715865.X

    申请日:2024-06-04

    Abstract: 一种基于分段盲分离的非连续压制干扰抑制方法,涉及雷达干扰对抗技术领域。本发明是为了解决目前的干扰抑制方法对非连续压制干扰抑制效果差的问题。本发明包括:对雷达接收机接收的多通道回波进行匹配滤波处理得到距离域信号,选取一路主通道的距离域信号z进行能量特征粗提取,获得粗提取能量特征序列pi;对粗提取能量特征序列pi进行误差消除,获得消除误差后的粗提取能量特征序列p'i;利用消除误差后的粗提取能量特征序列p'i获取距离域信号z中的最终能量平稳段;对z中的最终能量平稳段范围内的多路回波进行盲分离,并对盲分离结果进行目标检测得到目标回波分量,实现干扰抑制。本发明用于实现非连续压制干扰抑制。

    基于顺序多模扩展卡尔曼的混合体制雷达状态估计方法

    公开(公告)号:CN116699547B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202310496075.2

    申请日:2023-05-05

    Abstract: 基于顺序多模扩展卡尔曼的混合体制雷达状态估计方法,属于雷达数据处理及目标跟踪技术领域。本发明针对由于舰载平台存在测量噪声导致现有天发舰收高频雷达目标状态估计方法滤波性能差的问题。首先在滤波器上加载天发舰收量测模型、目标运动模型和舰船运动模型并进行初始化;设定N个舰载平台测量误差模型;构造先验状态转移矩阵与初始概率矩阵;舰船运动模型用交互式多模型卡尔曼方法计算各滤波器输入并进行下一时刻状态预测后更新舰船运动模型;采用目标运动模型进行目标状态的预测并更新目标运动模型;结合舰载平台测量误差模型可能性与概率得到目标下一时刻状态估计值。本发明基于顺序多模型EKF实现混合体制雷达状态估计,提高了航迹跟踪精度。

    一种欺骗干扰威胁的动态评估方法

    公开(公告)号:CN116930880A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202310907512.5

    申请日:2023-07-21

    Abstract: 一种欺骗干扰威胁的动态评估方法,涉及雷达抗干扰领域。本发明是为了解决现有的干扰威胁评估方法无法展示干扰威胁程度动态变化,导致雷达在抗干扰时无法合理分配资源的问题。本发明包括:获取待评估干扰样本,同时获取待评估干扰样本的评估指标集;获取评估指标集中每个评估指标的主观权重;利用每个评估指标的主观权重获取待评估干扰样本的威胁值Q;构建信息熵值‑时间度的优化模型w和变异系数‑时间度的优化模型v,并基于博弈论集合算法利用w、v获取时间序列权重;利用时间序列权重和Q获取多个时间片段下待评估干扰样本的综合威胁值。本发明用于动态获取干扰威胁。

    一种基于特征投影和盲分离的雷达多主瓣干扰抑制方法

    公开(公告)号:CN116699527A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310838654.0

    申请日:2023-07-10

    Abstract: 一种基于特征投影和盲分离的雷达多主瓣干扰抑制方法,涉及雷达干扰对抗技术领域。本发明是为了解决现有主瓣干扰抑制方法还存在面对多个主瓣干扰时抑制效果差的问题。本发明包括:步骤一、获取阵列接收到的多通道混合信号X(t),利用X(t)获取多主瓣干扰中与目标方位角最接近的干扰方位角对应的干扰,从而获取干扰的特征矢量um;步骤二、基于特征投影理论,利用干扰的特征矢量um对X(t)进行特征投影预处理,获得特征投影预处理后的多通道混合信号步骤三、采用JADE盲分离算法对进行盲分离,获得目标回波信号和目标回波信号的距离域。本发明用于抑制多主瓣干扰。

    一种干扰意图推理方法、存储介质及设备

    公开(公告)号:CN116224248A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310278444.0

    申请日:2023-03-21

    Abstract: 一种干扰意图推理方法、存储介质及设备,涉及雷达抗干扰技术领域。本发明是为了解决现有干扰意图推理方法还存在依据感知信息辨识的干扰行为与主观意图不确定性大的问题,从而导致干扰方的潜在意图信息难以获得,进而导致干扰意图推断准确率低的问题。本发明包括:获取待检测的电子干扰样式数据,对待检测的电子干扰样式数据进行预处理,将预处理后的待检测的电子样式干扰数据输入到电子干扰行为识别网络中获得电子干扰行为类型;将电子干扰行为类型输入到干扰意图推理模型中,利用维特比算法获得概率最大的干扰意图序列作为干扰意图推理结果;所述干扰意图包括:降低检测、影响确认、摆脱跟踪、破坏识别。本发明用于推理干扰机的干扰意图。

    一种间歇采样转发干扰威胁评估方法

    公开(公告)号:CN115980675A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202310117879.7

    申请日:2023-02-15

    Abstract: 一种间歇采样转发干扰威胁评估方法,涉及雷达抗干扰领域。本发明是为了解决现有干扰威胁评估方法应用到间歇采样转发干扰威胁评估上时还存在对间歇采样转发干扰威胁程度的认知速度慢和准确率低的问题。本发明包括:建立评估参数指标集;基于评估参数指标的隶属度函数对评估参数指标集模糊化处理,获得评估参数指标直觉模糊子集;基于间歇采样转发干扰与干扰威胁等级的映射关系建立推理规则库;采用直觉模糊推理合成算法获取总直觉模糊关系,并获取干扰威胁等级直觉模糊子集与总直觉模糊关系、评估参数指标的关系;对干扰威胁等级直觉模糊子集去模糊化处理获得间歇采样转发干扰威胁的清晰量。本发明用于对间歇采样转发干扰威胁进行评估。

    一种SAR图像目标识别方法
    20.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115601689A

    公开(公告)日:2023-01-13

    申请号:CN202211296951.9

    申请日:2022-10-21

    Abstract: 本发明提出一种SAR图像目标识别方法,包括:获取SAR图像训练集,通过对SAR图像训练集进行映射变换,获取映射后的数据集;将映射后的数据集输入到预训练好的VGG模型中进行微调,将每个样本所代表目标类别的特征映射到特征空间中作为质心,通过比较样本特征与已有类别到质心的距离,得到SAR图像的置信度分数,获取SAR图像目标识别模型;获取SAR图像测试集,通过SAR图像目标识别模型对SAR图像测试集中的样本进行特征提取,获取样本特征,得到测试样本的类别及置信度分数。本发明提出了一种高准确性和强确定性的基于深度学习的SAR图像目标识别方法,并利用一种新的评价指标‑预期校准误差衡量预测的不确定性,为每一个预测的SAR图像中的目标提供了置信度分数,提升了模型的实际应用效果。

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