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公开(公告)号：CN113191684A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110565742.9
申请日：2021-05-24
Applicant: 中国人民解放军32021部队 , 北京空间飞行器总体设计部
Abstract: 本发明公开了一种基于变权模糊综合评判的北斗卫星合格评判方法，其步骤包括，评判指标量化；根据北斗卫星的组成，构建基于层次型的运行状态评估指标体系；确定各评判指标的权重，根据层次间、指标间的相对重要性，构建判断矩阵，对各评判指标赋予相应的权重；各级评判指标的变权重确定，应用均衡函数，对各评判指标进行变权改进，得到各评判指标的变权重值；基于模糊综合评判的导航卫星运行状态监视；利用模糊综合评判方法对北斗卫星运行状态进行监视，得出北斗卫星运行状态的合格评判结果。本发明不依赖卫星历史测试数据，仅需在轨测试数据即可完成北斗卫星健康状态的量化评估，同时对其他卫星的在轨测试健康评估也适用。
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公开(公告)号：CN118312822A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410360068.4
申请日：2024-03-27
Applicant: 中国人民解放军32021部队
IPC: G06F18/24 , G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种特制卷积神经网络的弱监督无线电信号分类方法，基于卷积神经网络模型，整个模型中包含6个Residual Block单元，数据每经过一个Residual Block单元维度减半。模型使用调制信号作为输入，每个调制信号样本有I和Q两路信号，每路信号包含1024个点。调制信号经过模型的各个模块的处理，最终模型会正确识别调制信号。本发明采用特制卷积神经网络，该模型通过引入残差学习机制和弱监督学习，显著提高了深度神经网络处理复杂信号模式的能力。相较于传统的机器学习，设计的残差连接减少了训练过程中的信息丢失，使得网络即使在很深的层次上也能保持高效的信号特征学习。
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公开(公告)号：CN111007550A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911305868.1
申请日：2019-12-16
Applicant: 中国人民解放军32021部队
Abstract: 本发明公开了一种卫星导航信号中理想信号相关功率的估计方法，主要包括理想信号生成方法和相关功率计算两个步骤。对于理想信号生成，针对不同信号分量采用的调试方式，生成所有相关信号分量的测距码主码、测距码子码、子载波和导航电文信息，在相同采样率条件下得到不同信号分量的采样信号，生成数字基带复信号，经过滤波后得到带限数字基带复信号。对于相关功率计算，设置读取周期次数，读取当前周期理想基带复信号，对其进行滤波，然后与本地基带信号进行相关处理，计算主瓣带宽条件下的相关功率和发射带宽下的相关功率，对每个周期的计算结果取平均值，即相关功率的估计值。本发明可有效减少初始误差对估计结果的影响，并具有适应性强的优点。
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公开(公告)号：CN111007550B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201911305868.1
申请日：2019-12-16
Applicant: 中国人民解放军32021部队
Abstract: 本发明公开了一种卫星导航信号中理想信号相关功率的估计方法，主要包括理想信号生成方法和相关功率计算两个步骤。对于理想信号生成，针对不同信号分量采用的调试方式，生成所有相关信号分量的测距码主码、测距码子码、子载波和导航电文信息，在相同采样率条件下得到不同信号分量的采样信号，生成数字基带复信号，经过滤波后得到带限数字基带复信号。对于相关功率计算，设置读取周期次数，读取当前周期理想基带复信号，对其进行滤波，然后与本地基带信号进行相关处理，计算主瓣带宽条件下的相关功率和发射带宽下的相关功率，对每个周期的计算结果取平均值，即相关功率的估计值。本发明可有效减少初始误差对估计结果的影响，并具有适应性强的优点。
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