基于微多普勒频率的进动锥体目标的几何参数估计方法

    公开(公告)号:CN110568432B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN201910495137.1

    申请日:2019-06-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于微多普勒频率的进动锥体目标的几何参数估计方法。对圆锥弹头目标进行建模,计算目标在全姿态角下的回波数据;对得到的全姿态角下的回波数据采用插值拟合的方法构造出进动锥体目标的回波电场数值;对回波电场数值进行短时傅里叶变换,得到进动锥体目标的时频分布结果;分别提取进动锥体目标中的时频分布结果中的锥顶时频脊线和锥底时频脊线;通过进动锥体目标的锥顶和锥底微多普勒频率表达式,推导出待估计参数;通过数值关系匹配的方法估计进动角θ、质心到锥顶距离L、质心到锥底中心的距离h和锥底半径r;通过所估计出的目标参数,仿真得到包含此参数范围内的一系列时频图,通过时频图比对的方法缩小参数估计的误差。

    一种空间动态群目标属性散射中心的建模方法及系统

    公开(公告)号:CN116430350A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310703134.9

    申请日:2023-06-14

    Abstract: 本发明公开了一种空间动态群目标属性散射中心的建模方法及系统,具体为:根据空间目标几何模型以及空域分布,赋予群目标动态参数,构建空间动态群目标模型;根据面法向量的突变以及面元的不连续性将空间动态群目标模型进行部件分解,并基于散射中心产生机理将部件划分为镜面反射部件与边缘部件,基于八叉树模型分析镜面反射部件与边缘部件间遮挡效应,判断部件中面元与线元遮挡关系,获取未被遮挡部件;基于物理光学法与等效边缘电流理论,计算两种未被遮挡部件的散射中心位置、长度、散射强度等参数,获得空间动态群目标属性散射中心模型。本发明计算效率更高,建立的复杂动态群目标散射中心模型更为准确。

    一种宽带频率与极化可重构天线单元、阵列及天线

    公开(公告)号:CN115332818A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202211055816.5

    申请日:2022-08-31

    Abstract: 本发明提出一种宽带频率与极化可重构天线单元、阵列及天线,所述天线单元包括介质基板和同轴馈电线,馈源经同轴馈电线为天线单元中心位置馈电;所述介质基板上连接有2个垂直的蝶形偶极子结构,所述相邻的2个蝶形偶极子臂位于介质基板的一侧,另2个位于介质基板的另一侧,介质基板的两侧均连接有第一移相器、第二移相器和L型微扰元;所述第二移相器位于第一移相器外侧;所述介质基板两侧的L型微扰元构成一个正方形,将介质基板两侧的第一移相器、第二移相器包含于正方形内;所述同轴馈电线、第一移相器、第二移相器和蝶形偶极子结构之间通过半导体元件切换连接。本发明在工作环境复杂的通信系统、电子对抗等领域中具有广泛的应用价值。

    分析多个高速运动旋转对称目标电磁特性的区域分解方法

    公开(公告)号:CN111460653B

    公开(公告)日:2021-09-21

    申请号:CN202010243445.8

    申请日:2020-03-31

    Abstract: 本发明公开了一种分析多个高速运动旋转对称目标电磁特性的区域分解方法。该方法如下:按照运动时间把高速运动多目标运动轨迹离散为静态的时刻,在每个静态时刻分别进行电磁计算与分析;在任一静态时刻,每个目标分别建立等效球面,其直径大小为目标最大尺寸加上0.4~1.0个入射波波长;计算目标到等效球面的散射矩阵与等效面之间的传输矩阵;多目标之间在近场耦合区域,总的散射场求解考虑多个目标等效面之间的耦合作用;多目标之间在远场区域,总的散射场为各个等效面散射场的叠加;利用散射总场,计算运动目标的时变雷达散射截面积和雷达图像。本发明具有编程实现简单、计算效率高的优点,实现了多个高速运动目标的电磁特性高效率分析。

    基于深度学习的单元近耦合条件下电磁超构表面构建方法

    公开(公告)号:CN112115639B

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN202010913981.4

    申请日:2020-09-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的单元近耦合条件下电磁超构表面构建方法。该方法为:在微波或者光波段,选择单元周期,使单元透射率或反射率大于阈值,并且通过改变单元属性,使波前的相位变化覆盖2π范围;将目标单元及周围单元看作一个子阵,对单元进行3比特量化,并且建立目标单元透射场或反射场的数据集;设计神经网络模型,输入为不同属性的单元,输出为相应的透射或反射场,训练生成满足精度需求的神经网络模型;构建电磁超构表面,利用神经网络建立单元属性与透射场或反射场的关系,计算出待优化目标处的电场值;使用优化算法对电磁超构表面进行优化,调整电磁超构表面的电磁波调控效率。本发明显著提高了电磁超构表面的电磁波调控效率。

    基于双层双通道卷积神经网络的多类型进动弹头参数估计方法

    公开(公告)号:CN112487704A

    公开(公告)日:2021-03-12

    申请号:CN202011263534.5

    申请日:2020-11-12

    Abstract: 发明公开了一种基于双层双通道卷积神经网络的多类型进动弹头参数估计方法。首先在一个视角下对一种类型的不同大小的弹头发射单一频率脉冲,得到该视角下同一类型不同大小弹头的主极化回波数据,接着从另一视角下发射单一频率脉冲,得到该视角下同一类型不同大小弹头的主极化回波数据,然后换另一种类型的弹头重复上述操作,直至所有类型的弹头都有两种视角下的主极化回波。然后对得到的回波数据进行时频变换,得到大量的时频图。将同一弹头两种视角两种主极化下的四张时频图作为一组数据,将得到的数据划分为训练集和测试集。搭建双通道双层卷积神经网络回归模型,将得到的训练集行进训练,将测试集进行测试,并得到各类型弹头各参数的相对均方根误差。本发明能够用来对多类型弹头进行参数估计。

    基于深度学习的单元近耦合条件下电磁超构表面构建方法

    公开(公告)号:CN112115639A

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN202010913981.4

    申请日:2020-09-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的单元近耦合条件下电磁超构表面构建方法。该方法为:在微波或者光波段,选择单元周期,使单元透射率或反射率大于阈值,并且通过改变单元属性,使波前的相位变化覆盖2π范围;将目标单元及周围单元看作一个子阵,对单元进行3比特量化,并且建立目标单元透射场或反射场的数据集;设计神经网络模型,输入为不同属性的单元,输出为相应的透射或反射场,训练生成满足精度需求的神经网络模型;构建电磁超构表面,利用神经网络建立单元属性与透射场或反射场的关系,计算出待优化目标处的电场值;使用优化算法对电磁超构表面进行优化,调整电磁超构表面的电磁波调控效率。本发明显著提高了电磁超构表面的电磁波调控效率。

    利用深度学习卷积神经网络估计复杂微动空间锥体目标参数的方法

    公开(公告)号:CN111598232A

    公开(公告)日:2020-08-28

    申请号:CN202010366837.3

    申请日:2020-04-30

    Abstract: 本发明公开了一种利用深度学习卷积神经网络估计复杂微动空间锥体目标参数的方法。该方法为:首先建立弹道导弹目标几何模型,然后对目标发射单一频率脉冲,接收目标的回波,通过对目标回波做时频分析得到目标的时频分布图,将时频图作为CNN的输入让网络学习时频图特征,最终得到锥体目标高度,底面半径及进动角的估计值,之前估计空间锥体目标的方法是从时频图中估计目标的微多普勒频率曲线,该方法稳定性差,估计的微多普勒频率会对参数估计结果造成很大影响,本发明介绍的方法直接从时频图中提取特征,估计的稳定性和精度均有提升,而且之前的方法只能估计进动目标,而本发明的方法既能估计进动的空间锥体目标也能估计章动空间锥体目标的参数。

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