基于正确解模糊概率优化的宽带相位干涉仪阵型设计方法

    公开(公告)号:CN117454633A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311419696.7

    申请日:2023-10-30

    Inventor: 舒汀 何劲 丁禄山

    Abstract: 本发明涉及一种基于正确解模糊概率优化的宽带相位干涉仪阵型设计方法,属于相位干涉仪设计技术领域。本发明基于宽带相位干涉仪的正确解模糊概率分析理论,首先根据实际约束条件获取所有可能的阵型配置集合,然后分别遍历集合中的各个阵型配置,计算各阵型配置在全工作频段、全视角范围内的平均正确解模糊概率,用以表征该阵型配置的解模糊性能。最后通过寻找平均正确解模糊概率最大的阵型配置,即为约束条件下的最优阵型配置。本发明的方法实现方式简便,应用范围广泛,计算实时性高,应用成本低廉,且仿真结果证明了本发明方法的先进性和可行性。

    基于增量学习融合网络的多功能雷达行为辨识方法及装置

    公开(公告)号:CN118312844A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202410409858.7

    申请日:2024-04-07

    Abstract: 本发明涉及一种基于增量学习融合网络的多功能雷达行为辨识方法及装置,属于信号处理技术。本发明通过对输入信号进行预处理,检测脉冲是否存在,并对脉冲信号的时频域参数进行测量,再封装成脉冲串长序列,作为特征提取模块的输入。通过一维卷积网络(1DCNN)提取输入信号的局部深层特征,通过门控循环网络(GRU)提取全局时序特征,然后将多维特征进行拼接后输入到增量分类网络中,使得该网络能够在学习新知识的同时保留旧知识,有效克服了传统网络的灾难性遗忘的问题,提高了网络模型的辨识效率和泛化能力,进而实现了对多功能雷达行为种类的有效辨识。仿真结果证明了本发明方法的先进性和可行性。

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