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公开(公告)号：CN120045849A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510528030.8
申请日：2025-04-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM网络的北斗导航系统短时降雨预测方法，包括如下步骤：首先，将大气可降雨量数据按雨季和非雨季进行季节性划分；构建并训练一个LSTM网络预测模型；获取观测点实时的大气可降雨量数据，并输入至预训练的LSTM网络预测模型中从而输出该站点一小时后的降雨概率预测值；将若干单个站点的降雨概率预测值根据空间信息转化为图结构，并将图结构转化为邻接矩阵，将邻接矩阵重新输入至预训练的LSTM网络预测模型中，得到以图形式呈现的网络化预测结果；利用多线性拟合算法从网络化预测结果中提取任意位置的预测值；采用距离加权策略对任意位置的预测值进行加权处理，得到最终预测结果并输出。
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公开(公告)号：CN119780847A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411752249.8
申请日：2024-12-02
Applicant: 杭州电子科技大学 , 中国人民解放军96901部队25分队 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明公开了基于盲源分离的雷达加性复合干扰空时联合抑制方法及系统，方法包括：S1、根据观测信号估计复合干扰信号的DOA；S2、对雷达回波信号采取相参积累，提高信噪比；S3、利用干扰信号的DOA信息构造阻塞矩阵，抑制复合干扰；S4、对S3输出的信号采取白化处理，去除不同通道信号之间的相关性；S5、对白化信号采用BCA算法抑制残余的干扰信号；S6、对S5输出的信号利用互相函数构造信号相似性度量依据，从中选择真实回波信号。本发明将空域抗干扰方法和时域抗干扰方法抑制有效结合，实现对雷达复合干扰的抑制，较现有采用盲源分离的抗干扰方法的效果更好，用时更短。
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公开(公告)号：CN112764058B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202011590865.X
申请日：2020-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S19/22
Abstract: 本发明公开了基于载噪比的自适应分层小波包变换多径抑制方法，包括步骤：S1.提取静态模式下参考日数据中包含单颗卫星的多径误差和随机噪声误差的单差残差；S2.基于载噪比CNR约束的自适应分层小波包变换策略抽取多径误差校正模型；S3.采用国际服务IGS站建立多分辨率CNR经验模型；S4.计算相邻历元之间的CNR差值，将计算得到CNR差值与建立的CNR经验模型进行比较，若相邻历元之间的CNR差值相应的波动超过CNR经验模型中的经验值，则通过卫星重复周期转移策略搜索多径校正模型，并通过搜索的多径校正模型中的模型值抑制多径误差；S5.将CNR差值进行双差组合处理，得到校正后的双差观测值，并对校正后的双差观测值进行处理，得(56)对比文件Yang Yanxi 等.Carrier-Phase MultipathMitigation Based on Adaptive WaveletPacket Transform and TB Strategy《.IEICETRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS》.2020,第591-599页.
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公开(公告)号：CN115267772A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210596095.2
申请日：2022-05-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了基于复协方差矩阵的自适应多时相干涉测量方法及系统，自适应多时相干涉测量方法包括如下步骤：S1、对N幅时序SAR图像进行预处理；N为大于1的整数；S2、在预设窗口中，根据SAR图像的不同结构特征检测SAR图像中的点散射体结构、线性结构、均匀区域和边缘区域；S3、基于点散射体结构、线性结构、均匀区域和边缘区域自适应估计复协方差矩阵；S4、对复协方差矩阵进行像素间的相似性检测，基于恒定虚警概率或经验性阈值设置以确定同质点集合；S5、基于同质点集合进行自适应多视处理。本发明考虑了像元的相位信息，在SAR小数据集情况下同质点像元检测结果准确率相比于传统算法在小数据集情况下有大幅的提升。
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公开(公告)号：CN117991195A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410100927.6
申请日：2024-01-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于双层R‑D3QN的雷达智能干扰决策方法及系统，方法如下：S1、初始化工作模式记忆库和信号参数记忆库大小、记忆库指针，初始化双层R‑D3QN当前值网络和目标值网络、学习率、折扣因子、贪婪因子、工作模式规则库、信号参数规则库；S2、设置训练样本门限值，网络参数更新间隔、训练样本抽取间隔及网络更新计数器，初始化训练步骤数x，设置总训练次数；S3、进行训练；S4、更新工作模式规则库、信号参数规则库；S5、返回执行S3，直到x达到总训练次数，得到训练好的两个R‑D3QN模型的当前值网络；S6、利用当前值网络，对识别的雷达工作模式和信号参数，选择价值最高的干扰策略和参数。本发明提高了雷达干扰决策能力，针对雷达的工作模式能选择合适的干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115019168B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210596071.7
申请日：2022-05-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于合成孔径雷达图像检测与目标识别技术领域，具体涉及基于混合注意力网络的SAR图像水体提取方法及系统。方法包括S1，获取SAR图像，对SAR图像进行预处理，并标注出SAR图像中的水体区域，获得数据集；S2，基于混合注意力机制构建改进的U形水体分割网络；S3，采用梯度下降算法和反向传播算法来训练改进的U形水体分割网络；S4，利用训练好的U形水体分割网络预测目标区域的水体，并得到最终的提取结果。本发明具有能够提高特征图的利用效率且更好地定位与保持水体地边界的特点。
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公开(公告)号：CN115436924B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211030110.3
申请日：2022-08-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了优化本振奈奎斯特折叠接收机(NYFR)架构下的多分量线性调频(LFM)信号快速参数估计方法及系统，方法步骤如下：S1、将NYFR输出的含周期线性调频(PLFM)的多分量信号经过瞬时自相关后进行傅里叶变换(IAF)和最大峰值搜索，估计得出多分量信号的不同的奈奎斯特区域(NZ)标号S2、将S1中不同的构成解线调信号，经过解线调和IAF，估计得出多分量信号的调频率S3、将S1中不同的和S2中的信号调频率构成解线调信号，经过解线调和快速傅里叶变换(FFT)，估计得出多分量信号的中频最后由估计出信号的载频本发明提出了在时频混叠下的一种优化本振NYFR架构的多分量LFM信号快速参数估计方法，为复杂电磁环境下的高效电子侦察提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN113098464B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110330317.1
申请日：2021-03-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H03K17/28
Abstract: 本发明公开了一种高延时精度宽延时调节范围的延时线电路，包括依次连接的粗调节延时单元、中调节延时单元和细调节延时单元；延时线电路的输入信号通过粗调节延时单元控制延迟时间，信号后进入中调节延时单元并通过调节中调节延时单元控制信号的延迟时间；信号再进入细调节延时单元，并通过调节细调节延时单元控制信号的延迟时间，细调节延时单元的输出为延时线电路的输出。本发明通过结合粗、中、细调节延时线架构，实现延迟时间的均匀调节，提高延时线的延时分辨率，同时满足宽延迟时间调节范围的性能要求。
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公开(公告)号：CN113098466A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110338706.9
申请日：2021-03-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H03K17/28
Abstract: 本发明公开了一种正负群延时抵消的群延时平坦化处理系统，包括依次连接的正群延时网络和负群延时网络，所述正群延时网络的输入端为信号的输入端，信号在正群延时网络进行正群延时信号处理，正群延时网络的输出端与负群延时网络的输入端连接，信号在负群延时网络进行负群延时信号处理，负群延时网络的输出端为信号的输出端。本发明正负群延时抵消的信号延时处理系统具有群延时平坦化、延时工作带宽宽、延时值可调节等特点。
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公开(公告)号：CN109239744A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811221034.8
申请日：2018-10-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S19/30
CPC classification number: G01S19/30
Abstract: 本发明主要公开了一种基于复信号相位的快速抗比特反转快速捕获方法，通过对接收信号进行下变频处理，并对本地相关信号和接收信号进行分块，将得到矩的阵进行码相位搜索处理，得到待检测变量，再通过相干积分检测，得到码相位搜索处理的相干积分值，对接收信号进行码相位处理得到码相位处理待检测变量，得出的估算的比特数据反转位置，再进行相干积分检测，最后得到待求参数码相位，最终获得估计的捕获参数码相位和频率，从而实现了GNSS信号的快速捕获。本发明方法可以快速精确估计码相位，从而实现比特符号反转情况下捕获参数估计。
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