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公开(公告)号：CN118295293A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410297831.3
申请日：2024-03-15
Applicant: 上海微波设备研究所(中国电子科技集团公司第五十一研究所)
Inventor： 吴可
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及一种国产化多模块多通道同步采集系统，其特征在于，其包括时序控制模块、多块采集模块和母板，所述母板完成多块采集模块和时序控制模块之间的电气连接，每块采集模块包括多个通道数据采集单元，完成多通道同步数据采集，多个采集模块通过时序控制模块实现多模块同步功能。本发明的系统整体工作稳定、操作简单，具有高可靠性、易实现、易扩展的特点，具有较高的工程使用价值，该技术可于电子对抗、雷达、通信等领域，具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN112817901B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110120085.7
申请日：2021-01-28
Applicant: 上海微波设备研究所(中国电子科技集团公司第五十一研究所)
Abstract: 本发明提供了一种基于FPGA单板超宽带与多板多路同步传输的实现方法，包括主控模块和辅助模块；主控模块包括PCB板，PCB板包括高速采集板、信号处理板、信号检测板和时序控制板；辅助模块包括电源模块和机箱背板，机箱背板包括数据外部接口、同步时钟接口和射频时钟接口；高速采集板包括FPGA芯片，FPGA芯片与模数转换器相连接，信号处理板和信号检测板通过机箱背板与高速采集板相连接。本发明采用aurora64b/66b的IP核,围绕24Gb/s数据传输速率精确同步传输问题而进行的发送模块和接收模块的设计，对收发数据跨时钟域问题、AURORA的IP核设置问题、XDC文件的约束问题、发送模块加包头问题和接收模块剔除验证问题、48Gb/s超宽带传输问题做了比较详细的介绍，具有较大的参考意义。
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公开(公告)号：CN112946565B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110121691.0
申请日：2021-01-28
Applicant: 上海微波设备研究所(中国电子科技集团公司第五十一研究所)
Abstract: 本发明提供了一种卡尔曼滤波的干涉仪测向模糊纠错方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采用干涉仪接收机，输入天线各通道相位，计算两两通道之间的相位差；计算长基线相位差模糊度的最大值；步骤2：记录阵元接收数据的输入序号，将通道之间的相位差求模，采用遍历法解模糊，得到无模糊相位差，求得测向值；步骤3：对输入的测向值采用卡尔曼滤波；步骤4：如果输出的值令否则，根据ζ(k)求取模糊值如果n(k‑1)＝n(k+1)且令令令ρ＝1；更新转到步骤3；步骤5：输出测向结果值。本发明提供的一种卡尔曼滤波的干涉仪测向模糊纠错方法、系统及介质能有效地修正因相位测量误差带来的角度错误值。
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公开(公告)号：CN112817901A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110120085.7
申请日：2021-01-28
Applicant: 上海微波设备研究所(中国电子科技集团公司第五十一研究所)
Abstract: 本发明提供了一种基于FPGA单板超宽带与多板多路同步传输的实现方法，包括主控模块和辅助模块；主控模块包括PCB板，PCB板包括高速采集板、信号处理板、信号检测板和时序控制板；辅助模块包括电源模块和机箱背板，机箱背板包括数据外部接口、同步时钟接口和射频时钟接口；高速采集板包括FPGA芯片，FPGA芯片与模数转换器相连接，信号处理板和信号检测板通过机箱背板与高速采集板相连接。本发明采用aurora64b/66b的IP核,围绕24Gb/s数据传输速率精确同步传输问题而进行的发送模块和接收模块的设计，对收发数据跨时钟域问题、AURORA的IP核设置问题、XDC文件的约束问题、发送模块加包头问题和接收模块剔除验证问题、48Gb/s超宽带传输问题做了比较详细的介绍，具有较大的参考意义。
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公开(公告)号：CN109061592A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810853684.8
申请日：2018-07-30
Applicant: 上海微波设备研究所(中国电子科技集团公司第五十一研究所)
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/411
Abstract: 本发明的目的在于提供一种既能够实现高精度，又能够实现广范围的雷达测向方法，该方法包括如下步骤：步骤S1，将测向区域划分M×N个网格；步骤S2，分析得到传播函数H1及回波函数H2；步骤S3，设定控制矩阵A，并根据控制矩阵A对雷达单元所发射的信号分别进行控制；步骤S4，采用R个雷达接收单元对回波信号进行接收，获得回波信号形成的回波矩阵y；步骤S5，根据传播函数H1、回波函数H2、控制矩阵C以及回波矩阵y计算得到测向区域的各个网格的反射系数；步骤S6，反推得到以M×N矩阵表示的反射系数矩阵x；步骤S7，依次判断反射矩阵x中的各个反射系数是否大于预定阈值，当大于时则判定对应的网格的相对应方向上存在障碍物。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108919226A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810853783.6
申请日：2018-07-30
Applicant: 上海微波设备研究所(中国电子科技集团公司第五十一研究所) , 米传科技(上海)有限公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供了一种基于压缩感知的雷达测向的测量矩阵获取方法，用于在包含Q个雷达发射单元以及R个雷达接收单元的雷达系统的测向过程中构建测量矩阵φ，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1-1，将测向区域划分得到M×N个网格；步骤S1-2，分析传播函数H1和回波函数H2；步骤S1-3，设定控制矩阵A并根据控制矩阵A获取测量矩阵φ，其中，步骤S1-3包括如下步骤：步骤S1-3-1，设定随机的调幅矩阵 随机的调频矩阵f以及随机的调相矩阵p；步骤S1-3-2，根据下式计算得到包含Q个控制函数的控制矩阵A： 步骤S1-3-3，根据下式计算得到测量矩阵φ：φ＝H1·H2·A。
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公开(公告)号：CN119581871A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411641473.X
申请日：2024-11-18
Applicant: 上海微波设备研究所(中国电子科技集团公司第五十一研究所)
Abstract: 本发明提供了一种二茂铁金属酞菁‑金属配合物/陶瓷复合缩波基材及其制备方法。该二茂铁金属酞菁‑金属配合物/陶瓷复合缩波基材特征在于，其原料按质量份数计包括：组分A：Cu、Co、Ni、Mn、Cr离子中任意一种配位的含有Fe、Co、Ni的二茂铁金属酞菁‑金属配合物有机磁体：20～40份；组分B：纳米级介质陶瓷粉体：20～50份；组分C：热固性工程塑料预聚体或热塑性树脂：10～20份；组分D：阻燃剂：0.5～3.0份；组分E：表面改性剂：0.5～2.0份，且经受过的Co60‑γ辐照剂量为0～300KGy。本发明基材可在0.1～10.0GHz的广泛频段，用最简单的结构设计实现天线的小型化及宽带化。
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公开(公告)号：CN119885067A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411866801.6
申请日：2024-12-18
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 上海微波设备研究所(中国电子科技集团公司第五十一研究所) , 杭州电子科技大学丽水研究院
IPC: G06F18/25 , G01S7/02 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于时序融合Transformer的雷达工作模式单步预测方法，属于雷达信号处理技术领域，解决了传统雷达工作模式预测中预测精度低、预测功能鲁棒性差的问题，具体步骤包括：对已获取的雷达脉冲信号进行变换域分析，构建雷达工作模式原始样本数据集；对雷达工作模式原始样本数据集中的时频图进行多尺度特征提取与识别，基于提取后的特征与识别得到的对应雷达工作模式标签构建训练数据集；构建TFT预测模型并使用训练数据集对TFT预测模型进行训练；将接收的雷达信号进行变换域分析和多尺度特征提取，生成历史特征和标签序列；将生成的历史特征和标签序列输入训练后的TFT预测模型进行雷达工作模式的单步预测，输出预测结果。
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公开(公告)号：CN119575333A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411633605.4
申请日：2024-11-15
Applicant: 上海微波设备研究所(中国电子科技集团公司第五十一研究所)
Abstract: 本发明提供了一种基于多级流水线技术的快速信号预分选实现方法，主要包括以下过程：1对信号做参数测量和数据降维，提取信号的频率信息RF和幅度信息PA；2对待处理的频率信息RF和幅度信息PA构建多级流水线，流水线共M级；3根据幅度信息PA确定幅度门限；4判断各级流水线内频率值的相关度，确定权值；5计算总权重，根据总权重判断该时间段内信号是否为有效信号；6门限检测，根据幅度门限判断该信号是否为虚警；7输出有效且大于幅度门限的信号。至此完成快速信号预分选。本方法具有系统响应迅速、判断逻辑简便高效、节约硬件资源等特点。
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公开(公告)号：CN119249262A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411255221.3
申请日：2024-09-09
Applicant: 上海微波设备研究所(中国电子科技集团公司第五十一研究所)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06N3/0985 , G06N3/09 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G01S7/02
Abstract: 本发明公开了一种基于协同学习框架的雷达辐射源个体识别方法，用于实现复杂雷达辐射源的个体分离和识别，解决现有技术在样本数量少以及质量不高导致识别准确率低的问题。该方法包括批量对原始中频单脉冲数据进行预处理和双谱信号提取，强化特征表征能力，生成样本数据集；根据一定比例将样本数据集划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；选择了BiLSTM和ResNet18网络模型构建协同学习框架进行了协同训练，使用交叉熵损失函数作为模型的损失函数；将测试数据集输入协同训练得到的神经网络模型进行推理，最后通过softmax完成分类识别，计算识别准确率。本方法在复杂雷达辐射源个体识别领域具有良好的应用前景。
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