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公开(公告)号：CN119944290A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510001918.6
申请日：2025-01-02
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种高集成超宽带小型化低成本有源天线，为射频与天线一体化设计，包括：平面螺旋天线板、宽带同轴巴伦、吸波泡棉、背腔、射频主载板和背板，所述射频主载板包括射频电源、射频电路、射频，射频电路包括射频收发前端FE SIP、第一次变频电路MIX1 SIP、一中频滤波电路IF1 SIP、二次变频电路MIX2 SIP、中频电路IF SIP、抗混叠滤波器AAF和内部集成VCO的频率合成器PLL+VCO，本发明具有高集成、小型化、低成本的特点，且可快速搭建不同布阵方案的验证平台，无需重新开发微波前端。
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公开(公告)号：CN119936818A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411964943.6
申请日：2024-12-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种基于累积历史相似度的模糊航迹关联方法，包括：获取两台雷达对目标航迹的状态估计，构建x,y,z方向上位置估计、速度估计和加速度估计的模糊因素集和模糊因素的权集；根据模糊因素的隶属度获取两条航迹的相似度，构建相似度矩阵；获取时刻k的历史累计相似度，基于历史累计相似度构建历史累计矩阵；将历史累计矩阵映射至关联矩阵，构建最优二维分配模型，通过匈牙利算法对最优二维分配模型进行最优分配计算，输出关联航迹对。
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公开(公告)号：CN115082336B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210655041.9
申请日：2022-06-10
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/60 , G06T5/10 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的SAR图像相干斑抑制方法，该方法为：首先对无噪声光学图像进行人工加噪声，利用SAR‑BM3D方法进行初步抑斑，得到初步抑斑图像集；然后对初步抑斑的图像进行小波变换，并对提取出的高频部分进行小波重构，得到初步抑斑图像的高频特征图像；最后利用高频特征图像对ID‑CNN进行引导训练和测试，得到最终抑斑图像。本发明提高了神经网络还原图像结构纹理信息的能力，并提高了对SAR图像进行抑斑处理的效率。
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公开(公告)号：CN119719856A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411837738.3
申请日：2024-12-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0455
Abstract: 本发明首先将接收到信号的IQ原始数据进行短时傅里叶变换生成时频图，使用YOLOV5训练好的模型进行跳频信号的检测，生成相应的标签文件，从IQ原始数据根据标签文件中的数据进行信号的截取，对截取后的信号统一取一定长度作为数据集，使用改进的多任务网络进行训练，使用训练好的模型进行调制识别和信噪比估计，输出调制识别结果和信噪比估计结果。通过改进的CGC网络在未增加太多的训练参数下，能够平衡两种任务之间的性能，缓解多任务中的跷跷板现象，且通过结合大核卷积结构重参数化提高了模型的准确率与泛化性。
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公开(公告)号：CN114035162B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202110973009.0
申请日：2021-08-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种雷达时序逻辑控制系统，包括处理单元和可编程逻辑单元，所述处理单元包括通信模块、第一数据交互模块、逻辑控制模块、参数计算模块；所述可编程逻辑单元包括第二数据交互模块、参数产生模块、时序生成模块；通信模块与分别与逻辑控制模块和参数计算模块电连接，逻辑控制模块和参数计算模块分别与第一数据交互模块电连接，第一数据交互模块和第二数据交互模块电连接，第二数据交互模块分别和参数产生模块电连接，参数产生模块与时序生成模块电连接，时序生成模块与雷达各部件通过串口电连接，雷达各部件与第二数据交互模块通过串口电连接。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN111913158B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202010994601.4
申请日：2020-09-21
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种复杂杂波背景下检测低慢小目标的雷达信号处理方法，包括：对采样的动目标回波脉冲序列的每一距离单元内的慢时间数据序列进行谱分析获得多普勒域数据；对多普勒域数据进行滑窗处理且获取每个参考窗中统计方差、统计均值，以及前后两个参考窗的统计均值比；根据统计方差和统计均值判断每个参考窗内背景杂波的均匀性；根据背景杂波的均匀性选择对应的恒虚警检测算法获取参考窗内目标点迹；根据点迹信息获取目标的速度、俯仰、方位、距离。
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公开(公告)号：CN115270913A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210655029.8
申请日：2022-06-10
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种低信噪比下的雷达信号分类方法，该方法为：首先利用时频变换将雷达信号转换为时频图像，得到不同信噪比下雷达信号的时频域特征，并使用双三线性插值缩放时频图像；然后利用卷积脉冲神经网络的第一卷积层对雷达信号时频图像进行空间特征提取并进行自适应编码，通过漏电积分发放脉冲神经元将编码后的特征信息脉冲化，得到信号在时间序列上的特征；接着将脉冲化的信息在经过优化的时间步长内进行积累，卷积层和脉冲神经元层相间传递信息完成时空特征融合；最后使用融合后的特征完成信号分类，并优化梯度因子，利用参数更新的卷积脉冲神经网络对雷达信号的分类。本发明提高了低信噪比下的雷达信号分类的识别速度和准确率。
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公开(公告)号：CN115189147A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210840401.2
申请日：2022-07-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: H01Q17/00 , H01Q5/50 , G16C60/00 , G06F30/20 , G06F111/06 , G06F113/24
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化算法的超材料吸波体构建方法，该方法为：通过MATLAB‑CST‑API工具箱程序化控制CST软件随机产生N个超材料；通过S参数进行参数反演，获得超材料的等效电磁参数，并用等效的电磁参数和超材料的厚度作为多目标优化的等效模型数据库；将超材料等效的电磁参数按顺序编号，使用多目标优化算法优化产生Pareto最优解集，选取保证较大的吸波带宽的同时实现较薄的材料厚度的解，作为超材料吸波体的等效模型；根据选取的超材料等效模型，找出对应的超材料并在CST软件中仿真验证。本发明易于实现、节省资源、处理速度快，提高了超材料吸波体设计的效率，能够在吸波带宽和材料厚度之间实现好的权衡。
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公开(公告)号：CN113887583A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111083283.7
申请日：2021-09-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的低信噪比下雷达RD图像目标检测方法，该方法为：获取雷达回波数据，生成雷达RD图像；对雷达RD图像进行预处理并进行标签，得到数据集；对数据集进行分类，得到训练集、验证集与测试集；构建针对低信噪比下目标检测的深度学习神经网络；采用训练集对构建的神经网络进行训练，并输出损失值和训练后的检测神经网络；利用训练好的检测神经网络对测试集进行目标检测；获得测试集目标检测准确率结果。本发明基于大量的雷达RD图像数据，通过深度学习神经网络训练得到最优的雷达目标检测网络，该方法下得到的目标检测网络能够对低信噪比下的雷达RD图像进行有效的目标检测，具有准确率高、实用效果好等优点。
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