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公开(公告)号：CN112859012B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110076078.1
申请日：2021-01-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/36
Abstract: 本发明提供一种基于级联卷积神经网络的雷达欺骗干扰识别方法，直接采用信号的伪Wigner‑Ville分布得到高分辨率的时频图像，利用卷积神经网络训练识别，不仅不需要繁琐的人工特征提取过程，而且卷积神经网络强大的分类能力有利于提高识别正确率；同时，本发明采用两个卷积神经网络级联的方式，能够分别利用单帧时频图像和多帧时频图像完成不同欺骗干扰的识别，有效利用了干扰之间的时序关系，克服现有欺骗干扰识别方法中参数特征提取困难的缺陷。
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公开(公告)号：CN110726975B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910995005.5
申请日：2019-10-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种雷达脉冲信号畸变测量方法，涉及雷达信号侦察技术领域，能够量化评估评估信号畸变程度，得到具体脉冲畸变参数数值，并可以极大地提高算法开发效率。包括如下步骤：对待测信号进行短时傅里叶变换，并从短时傅里叶变换结果中提取信号最大功率随时间变化图。基于信号最大功率随时间变化图，计算待测信号的归一化交叉相关参数、归一化变化趋势参数以及归一化脉冲分裂参数。将待测信号归一化交叉相关参数、归一化变化趋势参数、归一化脉冲分裂参数以及噪信比加权求和得到脉冲畸变参数。
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公开(公告)号：CN112904282A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110077522.1
申请日：2021-01-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PWVD与卷积神经网络的雷达干扰信号识别方法，针对目前基于特征参数的识别方法受噪声影响大，不易准确提取干扰特征，模型泛化能力差的问题，选择利用干扰与目标回波混合信号的PWVD分布生成高分辨率时频数据集，并通过去噪、信号检测、灰度化、缩放等操作增强泛化能力，然后设计了一个卷积神经网络来训练识别模型，利用该模型可以完成对每个经过预处理的干扰信号的识别，对于提高雷达干扰识别正确率、增强模型的泛化能力有着重要意义。
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公开(公告)号：CN112859012A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110076078.1
申请日：2021-01-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/36
Abstract: 本发明提供一种基于级联卷积神经网络的雷达欺骗干扰识别方法，直接采用信号的伪Wigner‑Ville分布得到高分辨率的时频图像，利用卷积神经网络训练识别，不仅不需要繁琐的人工特征提取过程，而且卷积神经网络强大的分类能力有利于提高识别正确率；同时，本发明采用两个卷积神经网络级联的方式，能够分别利用单帧时频图像和多帧时频图像完成不同欺骗干扰的识别，有效利用了干扰之间的时序关系，克服现有欺骗干扰识别方法中参数特征提取困难的缺陷。
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公开(公告)号：CN110632563A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910841800.9
申请日：2019-09-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于短时傅里叶变换的脉内频率编码信号参数测量方法，属于雷达信号侦察技术领域，能够在复杂环境下，对存在脉内起伏、环境中有强干扰、接收信号弱条件下的脉内频率编码信号进行参数测量。具体为：对待检信号做短时傅里叶变换STFT，做二维形态学滤波平滑噪声基底，做二维过门限检测，即计算自适应门限值和大信号门限，取自适应门限值与大信号门限中较大值作为当前检测门限，对STFT的变换结果进行过门限检测。在二维过门限检测结果中检测子码。根据检测得到的子码的起止位置在待检信号的原始数据中截取每个子码对应的数据，并做傅里叶变换FFT计算子码频率，并根据子码频率进一步计算待检信号的其他参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101995565A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN201010527279.0
申请日：2010-10-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种抗干扰的合成孔径雷达信号搜索检测方法，属于雷达信号侦察领域。用扫频法搜索SAR信号，通过一窄带滤波器对指定频率范围内进行扫描，扫描步进频宽等于窄带滤波器通带宽度；判断窄带滤波器在各频点是否有信号输出，当判断到窄带滤波器有信号输出时，测量该窄带信号的PW和PRT；当连续一段频率范围内无信号时认为搜索的频率已经超出SAR信号频率的范围，此时根据测得的窄带信号参数计算该SAR信号的参数；通过两次搜索比较的方法并根据给定的SAR信号参数门限排除干扰信号，锁定SAR信号。该发明搜索灵敏度高，抗干扰能力强。本发明用窄带滤波器搜索，灵敏度高，采取多种抗干扰措施，抗干扰能力强。
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公开(公告)号：CN101102197B
公开(公告)日：2010-06-09
申请号：CN200710120143.6
申请日：2007-08-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明为一款基于交换机的可扩展DSPEED-DSP Q6455信号处理板及TMS320C6455DSP信号处理网络的构建方法。本板卡由七个电源模块、四个处理节点、处理节点互联芯片组和一个千兆以太网接口组成。通讯协议主要包括PCI协议、串行RapidIO协议和千兆以太网协议。板型为cPCI 6U标准板型。工作平台是工控计算机平台。互连网络构建方法为：基于串行RapidIO协议的交换机模式、基于FPGA的源同步传输模式、基于cPCI协议的总线模式和基于千兆以太网的网络模式。本发明信号处理板的处理能力强、存储容量大、板内和板间的数据传输带宽大、接口形式灵活多样、可扩展性强。其主要应用于信号处理实时性要求苛刻、DSP间通讯量大的场合，例如雷达信号处理，图像处理，通讯基站等等。
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公开(公告)号：CN101604225A
公开(公告)日：2009-12-16
申请号：CN200910087848.1
申请日：2009-06-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种32通道同步信号采集板，属于数据采集技术领域。该采集板包括：模拟信号输入接口模块、多路时钟分配模块、数模转换模块、采集控制和处理传输模块、存储模块和电源模块，具有最高65MSPS的采样率，325MHz的模拟输入带宽，可同时对32路中频模拟信号进行同步采集和预处理，实现了高采样率和多通道同步信号采集，并解决了高速数据传输和大容量数据存储困难的问题。
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公开(公告)号：CN102053240B
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201010527398.6
申请日：2010-10-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/285
Abstract: 本发明涉及一种合成孔径雷达信号侦察接收处理机，属于雷达信号侦察领域。包括显控模块、时钟源模块、搜索跟踪模块、数据采集模块、信号处理模块、数据存储模块、数据转储模块；显控模块与时钟源模块、数据采集模块、信号处理模块、数据存储模块和数据转储模块互联，时钟源模块与数据采集模块、时钟源模块与搜索跟踪模块、数据采集模块与搜索跟踪模块互连，数据采集模块与信号处理模块、搜索跟踪模块与信号处理模块、信号处理模块与数据存储模块、数据存储模块与数据转储模块互连；本发明将窄带搜索与宽带参数测量相结合，提高整个系统工作的动态范围；信号搜索支持多种工作模式并通过搜索到信号参数与感兴趣信号参数进行比较实现抗干扰。
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公开(公告)号：CN102033229A
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN201010527288.X
申请日：2010-10-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种合成孔径雷达信号跟踪方法，属于雷达信号侦察领域。本发明通过实时测量SAR接收机输出的窄带脉冲信号的脉宽(PW)、脉间隙(CW)和重复周期(PRT)来产生跟踪波门，并且能在信号比较微弱以至于无法过检测门限时，依据之前测得的信号参数产生记忆跟踪波门，从而实现对SAR雷达天线旁瓣信号的跟踪，本发明利用测得的PRT计数值均值的小数部分对记忆跟踪波门进行修正，大大提高了记忆跟踪的时间。
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