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公开(公告)号：CN115166652B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210505956.1
申请日：2022-05-10
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
Abstract: 本发明公开了一种基于差分特征的间歇采样转发干扰辨识与抑制方法，包括：提取雷达接收信号的差分特征；将第1阶差分特征通过平方律检波器后的结果与门限γ比较进行常规检测，得到备选信源；利用目标回波和干扰信号在差分特征空间中的差异对备选信源做干扰辨识；输出目标检测结果；本发明能够有效实现间歇采样转发干扰场景下的目标检测。
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公开(公告)号：CN115166652A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210505956.1
申请日：2022-05-10
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
Abstract: 本发明公开了一种基于差分特征的间歇采样转发干扰辨识与抑制方法，包括：提取雷达接收信号的差分特征；将第1阶差分特征通过平方律检波器后的结果与门限γ比较进行常规检测，得到备选信源；利用目标回波和干扰信号在差分特征空间中的差异对备选信源做干扰辨识；输出目标检测结果；本发明能够有效实现间歇采样转发干扰场景下的目标检测。
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公开(公告)号：CN117195070A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311130342.0
申请日：2023-09-04
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/045
Abstract: 现有的雷达干扰状态预测方法存在使用模型单一、估计参数较少、耗时长等问题，无法满足当下复杂多变的电磁干扰对抗环境需求。因此，针对智能化干扰场景，本发明提供了一种基于CNN‑LSTM的雷达干扰状态预测方法。通过CNN提取高维特征，结合LSTM的选择记忆功能来学习干扰策略，本发明可对复杂电磁环境中的干扰策略进行学习，并预测下一时刻干扰状态，为后续抗干扰系统决策出最佳对抗方式提供有利的先验信息。
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公开(公告)号：CN117075074A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311091865.9
申请日：2023-08-28
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及过采样场景下海量数据的频率估计方法，属于雷达信号处理技术领域，特别涉及一种基于频谱聚焦的频率估计方法。对于过采样的大数据量数据，提出频谱聚焦的方法，减少单次处理的数据量，降低了运算代价，同时缩小频谱范围，提高频谱精度。本发明较好地解决了过采样场景下，海量数据频率估计运算代价过大，处理困难的问题，同时保证了频率估计精度。通过仿真实验验证了优化算法的有效性。
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公开(公告)号：CN111427022A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010381667.6
申请日：2020-05-08
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种基于极大似然估计的阵列雷达测角方法，其中，方法包括：获取阵列雷达的阵元信息，根据阵元信息计算阵列雷达的导向矢量；根据导向矢量构建初始回波信号模型，根据主分量求逆法对初始回波信号模型进行抗干扰处理，得到目标回波信号模型；基于目标回波信号模型，根据极大似然估计算法，构造关于回波信号参数的测角代价函数，回波信号参数包括方位和俯仰；将回波信号参数依次带入测角代价函数，选取使得测角代价函数最小的目标回波信号参数，目标回波信号参数对应的角度即为测得的目标角度。该技术方案利用极大似然估计实现目标角度的估角，使雷达系统利用数字信号处理的优势，实现复杂场景下目标角度的测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111413682A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010390144.8
申请日：2020-05-08
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种基于顺序统计量的合成极窄脉冲雷达检测门限计算方法，通过递推的方法获得顺序统计积累量分布函数的参数化表示，从而实现对判决门限的解析计算，一方面克服了蒙特卡洛方法计算量大的缺点，另一方面回避了解析表达式的计算；对比已有的门限求取方法更具可靠性，能够有效提高计算速度，节约计算资源。
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公开(公告)号：CN111413682B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202010390144.8
申请日：2020-05-08
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种基于顺序统计量的合成极窄脉冲雷达检测门限计算方法，通过递推的方法获得顺序统计积累量分布函数的参数化表示，从而实现对判决门限的解析计算，一方面克服了蒙特卡洛方法计算量大的缺点，另一方面回避了解析表达式的计算；对比已有的门限求取方法更具可靠性，能够有效提高计算速度，节约计算资源。
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公开(公告)号：CN116973851A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310909146.7
申请日：2023-07-24
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种基于空域自适应滤波的盲源分离雷达干扰抑制方法，技术方案包括下述步骤：以目标信号与若干干扰作为源信号，首先估计各源信号的角度；之后，对含有多个源信号的混合信号，设计权矢量对混合信号的各分量进行加权，构造一组空域自适应带通滤波器，分别保留各角度的源信号并抑制其它角度的源信号，分离与恢复出各源信号。本发明能有效实现对混合信号中的各源信号的分离与恢复，抑制雷达干扰。
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公开(公告)号：CN112904292A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110118935.X
申请日：2021-01-28
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提供一种基于重要性采样的宽带雷达检测门限确定及目标检测方法，通过基于重要性采样生成随机噪声样本；将随机噪声样本输入宽带雷达检验统计量生成器，生成检验统计量；分别计算各检验统计量的重要性权值；基于检验统计量的重要性权值，确定该检验统计量对应的虚警概率；绘制虚警概率与检测门限之间的关系曲线；采用线性插值法，确定给定虚警概率对应的检测门限。重要性采样方法使采样算法能够更高效地生成对计算虚警概率贡献相对较大的样本，以降低准确地绘制上述虚警概率与检测门限的关系曲线所需的最少样本的数量，使检测门限的计算过程更高效，易于工程化实现，适应宽带雷达设置较低虚警概率的需要。
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公开(公告)号：CN112904292B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202110118935.X
申请日：2021-01-28
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提供一种基于重要性采样的宽带雷达检测门限确定及目标检测方法，通过基于重要性采样生成随机噪声样本；将随机噪声样本输入宽带雷达检验统计量生成器，生成检验统计量；分别计算各检验统计量的重要性权值；基于检验统计量的重要性权值，确定该检验统计量对应的虚警概率；绘制虚警概率与检测门限之间的关系曲线；采用线性插值法，确定给定虚警概率对应的检测门限。重要性采样方法使采样算法能够更高效地生成对计算虚警概率贡献相对较大的样本，以降低准确地绘制上述虚警概率与检测门限的关系曲线所需的最少样本的数量，使检测门限的计算过程更高效，易于工程化实现，适应宽带雷达设置较低虚警概率的需要。
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