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公开(公告)号：CN113960539A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111244267.1
申请日：2021-10-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种前后向TVAR模型的目标微多普勒聚类估计方法，解决了现有时频分析方法的微多普勒分析时频分辨率不足的问题。实现步骤包括：采集目标雷达回波数据；将目标HRRP距离单元数据在TVAR模型中表示；目标时变系数转化得到目标距离单元数据在BS‑FBTVAR模型的矩阵形式；使用聚类结构先验估计目标的时不变系数；将时变系数用于瞬时频率估计中，得到目标的微多普勒时频图。根据微多普勒时频图反应雷达目标的散射点个数，形状，姿态信息，用于目标的识别。本发明利用块内稀疏系数的相邻超参数之间的相互作用和刚体目标已知块边界的先验信息。提高了微多普勒时频分辨率和抗噪性能。用于空间锥体目标的微动特征分析，进而用于目标识别。
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公开(公告)号：CN113640791A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110645738.3
申请日：2021-06-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于距离和瞬时速度的空间目标三维姿态重构方法，包括：获取所述雷达接收到的回波信号，所述回波信号由空间目标散射至所述雷达；根据所述回波信号，确定所述空间目标的所有散射中心对应的一维距离序列；通过卡尔曼滤波对所述一维距离序列进行关联处理；根据所述回波信号，估计所述散射中心对应的瞬时速度；基于卡尔曼滤波对所述散射中心对应的多普勒频率进行关联处理；基于关联处理后的一维距离序列和瞬时速度，对散射中心进行三维重构处理。本发明能够实现对空间目标三维姿态的精确重构。
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公开(公告)号：CN113552543A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110626717.7
申请日：2021-06-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提供的一种基于SET‑STIAA的空间微动目标时频分析方法，将同步提取变换与短时迭代自适应算法相结合，利用IAA算法，对每个时刻的滑窗内的两个回波信号计算频率成分，获得每个时刻的滑窗内每个回波信号的第一频率曲线函数；使用同步提取变换方法在第一频率曲线函数中选择瞬时相位对应的回波信号频点作为该回波信号估计的瞬时频率；遍历每一个瞬时频率点，将该瞬时频率点的频率与该频点处的真实频率进行比较，以剔除频谱泄露的瞬时频率点从而确定回波信号的频率。本发明仅提取出瞬时相位处的时频点，达到提高时频分辨精度的效果。并且只需要更少的滑窗点数，有效缓解数据长度较短且微多普勒曲线距离较近时不能分辨出目标的缺点。
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公开(公告)号：CN113376626A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110700281.1
申请日：2021-06-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明公开了一种基于IMMPDA算法的高机动目标跟踪方法，主要解决现有技术跟踪杂波环境中的高机动目标时跟踪精度低，且不能同时跟踪多个高机动目标的问题。本发明的实现步骤是：获取每个高机动目标的状态值；再对每个高机动目标的状态估计值和协方差矩阵进行交互混合；预测每个高机动目标的状态值和协方差矩阵；更新每种运动模型中每个高机动目标的状态估计值和协方差矩阵；更新每个高机动目标的状态估计值和协方差矩阵。本发明有效解决了存在杂波干扰时对多个高机动目标同时进行跟踪会出现跟踪精度下降的问题，可以实现同时跟踪杂波环境中的多个高机动目标。
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公开(公告)号：CN118607172A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410622373.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G01S7/41 , G06F17/16 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种低APSL的发射波形和接收滤波器设计系统和方法，涉及脉冲压缩雷达领域，解决发射波形与接收滤波器APSL高的问题，提高低APSL波形和接收滤波器设计的收敛速度。本发明通过构建APSL模型和优化问题模型，并构建APSL近似模型并引入原问题约束，根据APSL近似模型逐轮迭代优化接收滤波器和发射波形直至收敛，最终输出优化后的发射波形和接收滤波器。本发明能够降低系统的APSL，并可以提高在优化发射波形和接收滤波器时的收敛速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118068290B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410505421.3
申请日：2024-04-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种宽带雷达高速目标长时间相参积累方法及设备，方法包括：向目标发射并接收线性调频信号；根据回波信号和参考信号确定差频信号，补偿差频信号得到解线调信号；采用KT变换校正解线调信号得到目标所在距离单元的和信号；对和信号采样得到稀疏信号；计算稀疏信号的PSIAF，将稀疏信号的PSIAF矢量化；根据矢量化的稀疏信号的PSIAF，在CFCR域中构建包含待重构的稀疏信号的问题模型；将问题模型转化为待重构的稀疏信号的求解优化模型；对求解优化模型求解得到重构的稀疏信号；根据重构的稀疏信号确定目标对应的中心频率和调频率。本发明的抗噪和抗干扰性能高，估计的信号的准确度高。
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公开(公告)号：CN117289226A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311194211.9
申请日：2023-09-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种基于点迹匹配的雷达相对位置误差校正方法及相关装置，方法包括：获取雷达的初始位置及各雷达测量同一区域中的目标点迹；根据参考雷达的位置将各雷达测量的目标点迹进行坐标转换，得到坐标转换后的目标点迹；获取每一部雷达中每个坐标转换后的目标点迹与其他坐标转换后的目标点迹的相对距离和相对角度；对不同雷达获取的目标点迹进行初步匹配，得到初步匹配结果；根据初步匹配结果中目标点迹的最大重复次数确定最终匹配成功的目标点迹；根据相对位置误差进行相对位置误差的校正，得到校正结果。本发明计算量小，当雷达相对位置误差较大时，校正精度仍然较高，从而提高组网雷达系统对目标的协同探测能力。
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公开(公告)号：CN116990805A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310786534.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种相控阵雷达大规模集群目标跟踪波束功率联合分配方法，包括以下步骤：基于目标的状态向量构建目标状态空间模型、量测模型和雷达跟踪优化准则目标函数；根据探测得到的目标总集合确定阶段性跟踪误差曲线；将目标的跟踪精度大于预设跟踪精度的目标作为第一目标集合；在第一目标集合中确定第二目标集合和第一分配功率；在第二目标集合中选取目标进行功率分配或根据第一分配功率跟踪第二目标集合中的每个目标，并对第一目标集合中除第二目标集合的目标以外的目标进行功率分配。本发明通过两次分配在相控阵资源不足的情况下，保证了尽可能快地跟踪更多的目标至指定精度。
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公开(公告)号：CN116990801A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310864174.1
申请日：2023-07-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多雷达协同目标识别方法，涉及雷达目标识别技术领域，解决了现有技术中目标识别算法系统设计复杂，处理数据量大以及只能针对单一目标识别的问题，该方法包括：分别获取多个待识别目标的多个静态RCS数据；利用运动方程，得到多个待识别目标的运动轨迹；计算并添加变化微动特征，至对应的静态RCS数据中，得到多个动态RCS数据；并将噪声添加至多个动态RCS数据中；并提取多个最终RCS数据的统计特征，输入至SVM分类器中得到多个识别结果；将多个识别结果进行融合，得到融合数据，实现了设计简单，且对大体量数据进行计算时能够克服维数灾难和非线性可分的问题，且对目标的识别率大大增加。
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公开(公告)号：CN116931432A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311068477.9
申请日：2023-08-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法的量子粒子群求解无人机航迹规划方法，包括：初始化粒子群参数；根据粒子在量子空间某一点出现的概率密度函数，通过蒙特卡罗随机模拟计算粒子位置，得到多个第一粒子；通过粒子适应度值对粒子的当前最佳位置和全局最佳位置进行更新；结合当前最佳位置和全局最佳位置对所有第一粒子进行交叉操作，并采用保留优秀个体策略对第一粒子进行更新，得到多个第二粒子；对第二粒子进行变异操作，并采用保留优秀个体策略对第二粒子进行更新，得到多个第三粒子；循环直至达到最大循环次数，得到粒子的全局最佳位置，进而得到无人机航迹规划的最优方案。该方法全局搜索能力强，敏感参数数量少，收敛精度更高。
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