基于深度学习的弹目交会回波峰值特征建模方法

    公开(公告)号:CN114091619A

    公开(公告)日:2022-02-25

    申请号:CN202111445960.5

    申请日:2021-11-30

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的弹目交会回波峰值特征建模方法,包含步骤:S1、采集多条弹目交会回波信号,分别提取对应的交会回波状态标签矢量建立训练集、验证集和测试集,交会回波状态矢量包含弹体姿态、目标姿态、脱靶量和脱靶方位;S2、建立用于预测弹目交会回波信号包络及峰值特征的多层深度学习模型,弹目交会回波峰值特征包含:峰值个数、峰值位置、峰值幅度,多层深度学习模型包含依序连接的线性模块、残差层、升采样模块、长短期记忆层、卷积模块;S3、通过训练集训练多层深度学习模型;所述验证集用于调整多层深度学习模型的学习率;S4、将所述测试集输入训练好的多层深度学习模型,评估多层深度学习模型的精确度。

    一种目标近场多普勒回波快速仿真方法

    公开(公告)号:CN113567941A

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202110892381.9

    申请日:2021-08-04

    Abstract: 本发明公开了一种目标近场多普勒回波快速仿真方法,包括:步骤S1建立弹目交会坐标系,设置弹目相对速度、弹目相对姿态、脱靶量和脱靶方位;步骤S2、进行分级矩阵的构造;步骤S3、填充当前采样时刻激励矩阵,采用迭代方法或直接法求解矩阵方程,获取当前采样时刻后向雷达截面;步骤S4、根据雷达方程计算近场多普勒回波功率;步骤S5、重复步骤S3和步骤S4,计算目标近场多普勒回波时间序列,本发明实现了回波仿真各采样时刻阻抗矩阵逆矩阵的重用,采用分级矩阵大幅提升了阻抗矩阵求逆的计算效率,对于弹目交会回波仿真这类多右端项求解问题,大幅提高了仿真速度。

    一种太赫兹蓝相液晶光栅及其制作方法

    公开(公告)号:CN109407420B

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN201811245674.2

    申请日:2018-10-24

    Abstract: 本发明公开了一种太赫兹蓝相液晶光栅结构及其制作方法,该结构包括:上基板、下基板、上电极层、下电极层以及蓝相液晶;下基板与上基板相对错位设置;上电极层置于上基板之下;下电极层置于下基板之上;蓝相液晶置于上电极层与下电极层之间;其中,上电极层与下电极层相对错位设置,上电极层与下电极层之间形成电场驱动蓝相液晶。本发明的上电极层和下电极层是透明导电聚合物材料,下电极层为周期性条纹结构,上电极层为均匀平面,上电极层与下电极层之间形成周期性电场驱动蓝相液晶,以使蓝相液晶产生周期性折射率分布。本发明填补了太赫兹波段蓝相液晶光栅的空白,为调制太赫兹波提供途径,对太赫兹器件的实用化发展具有重要的意义。

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