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公开(公告)号：CN115061126B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210652444.8
申请日：2022-06-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/52 , G01S13/58 , G01S7/41 , G06N3/0464 , G06N3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多维参数神经网络的雷达集群目标行为识别方法，首先对雷达回波的距离‑多普勒域的幅度特征以及角度特征进行时频处理和时间积累的预处理；然后将每一帧预处理后的回波信号进行时间积累，提取距离、多普勒和角度三种不同维度的特征图谱RTM、DTM和ATM；接着通过增加输入特征层、合并全连接层等方法对VGG16网络进行改进，设计了一种多维参数行为识别网络，并对特征图谱进行训练；最后利用训练好的网络实现集群目标行为识别。本发明的方法在行为识别技术的基础上对集群目标提出了针对性的方法，扩充了现有的雷达系统对集群目标行为进行精确识别的方法，从而实现对能够在不同环境的雷达探测场景下实现端到端的集群目标行为识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119691336A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411757604.0
申请日：2024-12-03
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/14
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种短时迭代最小方差无失真响应频谱估计方法。本发明首先设置信号离散时间采样个数、信号离散时间采样、频率搜索个数、频率搜索集合、每个搜索频率对应的频率向量、短时信号片段的离散时间采样个数，正则化参数、初始化短时信号片段的自相关逆矩阵、用于每次频谱估计的短时信号片段个数；接着将信号离散时间采样分成短时片段信号离散时间采样，确定短时片段信号离散时间采样；然后迭代确定加入逆矩阵和退出逆矩阵；最后，由递增逆矩阵和加入逆矩阵，确定短时迭代最小方差无失真响应频谱估计。
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公开(公告)号：CN119575304A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411757605.5
申请日：2024-12-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于无源探测技术领域，具体涉及一种单站被动盲定位方法。本发明针对仅利用单站被动探测设备测量的无线电辐射源的直达波来波方向难以确定无线电辐射源位置的问题，利用单站被动探测设备测量的多个无线电辐射源的直达波来波方向、多个目标反射信号的来波方向以及相对于无线电辐射源直达波到达时间的目标反射信号到达时差，确定多个无线电辐射源的位置。本发明仅利用单站被动探测设备确定多个无线电辐射源的位置，适用于无线电辐射源和目标位置均未知的场合。
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公开(公告)号：CN115061103B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210640849.X
申请日：2022-06-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/40 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于编码器‑解码器结构的多功能雷达功能识别方法，首先构建多功能雷达功能的训练和测试数据集，随后对多功能雷达功能的训练数据集和测试数据集进行预处理，将多功能雷达功能脉冲序列的脉冲重复频率和脉冲宽度量化后分别转换成词向量矩阵；构建编码器‑解码器模型，利用两个1D‑CNN网络作为编码器部分，利用GRU网络作为解码器部分；接着，数据预处理后的训练集数据对编码器‑解码器模型进行训练；最后，利用训练结束的模型实现对多功能雷达功能的准确识别。本发明的方法训练完成后的编码器‑解码器模型能够适应电磁环境的变化，在恶劣的非理想电磁环境下仍能通过多功能雷达功能脉冲序列完成对功能的准确识别。
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公开(公告)号：CN115061103A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210640849.X
申请日：2022-06-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于编码器‑解码器结构的多功能雷达功能识别方法，首先构建多功能雷达功能的训练和测试数据集，随后对多功能雷达功能的训练数据集和测试数据集进行预处理，将多功能雷达功能脉冲序列的脉冲重复频率和脉冲宽度量化后分别转换成词向量矩阵；构建编码器‑解码器模型，利用两个1D‑CNN网络作为编码器部分，利用GRU网络作为解码器部分；接着，数据预处理后的训练集数据对编码器‑解码器模型进行训练；最后，利用训练结束的模型实现对多功能雷达功能的准确识别。本发明的方法训练完成后的编码器‑解码器模型能够适应电磁环境的变化，在恶劣的非理想电磁环境下仍能通过多功能雷达功能脉冲序列完成对功能的准确识别。
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公开(公告)号：CN115061126A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210652444.8
申请日：2022-06-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多维参数神经网络的雷达集群目标行为识别方法，首先对雷达回波的距离‑多普勒域的幅度特征以及角度特征进行时频处理和时间积累的预处理；然后将每一帧预处理后的回波信号进行时间积累，提取距离、多普勒和角度三种不同维度的特征图谱RTM、DTM和ATM；接着通过增加输入特征层、合并全连接层等方法对VGG16网络进行改进，设计了一种多维参数行为识别网络，并对特征图谱进行训练；最后利用训练好的网络实现集群目标行为识别。本发明的方法在行为识别技术的基础上对集群目标提出了针对性的方法，扩充了现有的雷达系统对集群目标行为进行精确识别的方法，从而实现对能够在不同环境的雷达探测场景下实现端到端的集群目标行为识别。
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