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公开(公告)号：CN114553364B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202210189825.7
申请日：2022-02-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04K3/00 , G06F18/241 , G06N3/063
Abstract: 本发明公开了一种基于PYNQ的无人机识别系统及识别方，所述无人机识别系统采用信号接收装置接收待识别无人机信号，将信号通过RJ45接口传送给PYNQ‑Z2，从接收到的射频信号中提取三阶累积量，作为每台无人机唯一的射频指纹特征，基于得到的无人机射频指纹特征，使用神经网络对射频指纹特征进行分类，利用神经网络加速IP核进行加速计算，可以对需要进行认证的无人机身份进行实时识别和认证。
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公开(公告)号：CN114239749B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111593241.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于残差收缩及双向长短期记忆网络的调制识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）信号预处理；2）构建基于残差收缩及双向长短期记忆网络训练模型；3）训练网络；4）分类识别。这种方法训练特征参数少、步骤简洁、复杂度低，无需对信号进行复杂的预处理及人工特征提取，省去了人为提取特征的时间成本，适用范围广、抗噪性能好、识别精度高。
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公开(公告)号：CN106597492B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201710066955.0
申请日：2017-02-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明适用于卫星导航领域，尤其涉及一种卫星导航接收机及其抗远近效应的方法和室内定位方法。卫星导航接收机包括依次相连的天线单元、射频单元、基带信号处理单元、控制与信息处理单元和人机交互单元，所述基带信号处理单元具有远近效应抑制单元，所述远近效应抑制单元包括信号重构模块、弱卫星信号跟踪模块和至少一个强卫星信号跟踪模块，强卫星信号跟踪模块包括第一自相关模块、第一互相关模块、第一减法器和第二减法器，弱卫星信号跟踪模块包括第二自相关模块、第二互相关模块、第三减法器和第四减法器。本发明能增强卫星导航接收机的抗远近效应能力。
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公开(公告)号：CN116580217A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310486526.4
申请日：2023-05-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/762 , G01S13/66
Abstract: 本发明公开了一种基于预测误差反馈的毫米波雷达交通目标聚类方法，采用加权欧式距离，充分利用点云的空间及多普勒信息，进行DBSCAN聚类作为初步聚类结果；根据相关阈值判断是否满足单目标条件，充分利用时序特征，假设多目标与单目标两种情形进行连续5帧的卡尔曼滤波，利用预测误差反馈聚类，作为最终聚类结果。本发明方法利用连续帧之间大型目标预测状态与实际状态误差较小的特点，准确将点云成功聚类，避免了单帧聚类将同一目标分成多个簇的现象，提高了大型目标的点云聚类准确率。
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公开(公告)号：CN116224278A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310249796.3
申请日：2023-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及雷达信号处理技术领域，针对传统频率分集阵列波束图的距离‑角度耦合引起的目标定位和成像模糊，采用随机频偏解除模糊需要较多阵元的问题，提出了一种基于阵元内频率偏置和阵元间频率偏置联合设计的FDA结构，将传输能量聚焦在期望的距离‑角度区域来实现距离‑角度解耦，并且通过增加阵元内频率增量个数设计，无需增加阵元数目而提高目标无模糊限制，频率增量个数由传统FDA的N个增加为个，无模糊数量级可以大大增加，对目标无模糊的容忍度更大。通过阵元和阵间频偏设计优化参数无需复杂的成像算法即可实现解除模糊成像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110109069B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201910398597.2
申请日：2019-05-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种去时间依赖性频控阵点状干扰波束形成方法，通过可控的波束形成方法，使得发射波束只在指定目标处进行能量汇聚，从而降低对周边目标的所受到的干扰辐射能量，具体包括如下步骤：步骤1：初始化频控阵参数；步骤2：建立干扰信号模型；步骤3：接收目标回波信号，确定干扰目标位置；步骤4：设计去时间依赖性频偏；步骤5：将随机变量引入去时间依赖性随机频偏；步骤6：建立去时间依赖性频控阵点状干扰信号模型；步骤7：波束方向图相位加权；步骤8：实现定点干扰。本发明可以更加精准对目标进行定点干扰且使频控阵波束能量在目标处持续汇聚，同时通过将其原本“S”形波束变为点状波束以降低对周边环境的影响。
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公开(公告)号：CN113064169B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110302804.7
申请日：2021-03-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多输入多输出随机频率分集阵列合成孔径雷达三维成像方法，将MIMO技术和频率分集阵列合成孔径雷达三维成像相结合，形成多输入多输出频率分集阵列三维合成孔径雷达系统，MIMO‑FDA阵列作为切航迹向的实阵列，在沿航迹向的不同观测点，为MIMO阵列选择一组随机的发射频率，MIMO‑FDA随运动平台运动，形成虚拟的FDA平面，实现对目标的三维成像。解决了发射端射发射宽带信号复杂，接收端信号不易分隔宽带信号的问题，采用少量阵元，又解决了平面频率分集阵列不易于阵列集成和实际应用困难的问题。
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公开(公告)号：CN113162879B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110479674.4
申请日：2021-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种联合特征提取的调制信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）信号接收；2）信号预处理；3）特征参数提取；4）设置判决门限；5）分类识别。这种方法所需特征参数少、步骤简洁、复杂度低，在低信噪比下识别率高且能弥补高阶累计量单一特征的局限，适用于多种不同类型的调制信号识别。
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公开(公告)号：CN111652183B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010565503.9
申请日：2020-06-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于图传信号多特征融合的无人机检测与识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）信号采集；2）分段信号FFT处理；3）分段频谱重建；4）信号累积；5）阈值建立；6）循环判断；7）疑似OFDM信号判断；8）滑动移位循环自相关算法；9）建立特征库10）信号识别。这种方法能够在低信噪比下对无人机进行识别，具有较高的识别率，易于实际工程。
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公开(公告)号：CN114239749A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111593241.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于残差收缩及双向长短期记忆网络的调制识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）信号预处理；2）构建基于残差收缩及双向长短期记忆网络训练模型；3）训练网络；4）分类识别。这种方法训练特征参数少、步骤简洁、复杂度低，无需对信号进行复杂的预处理及人工特征提取，省去了人为提取特征的时间成本，适用范围广、抗噪性能好、识别精度高。
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