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公开(公告)号：CN118921041A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411001367.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明属于非线性自适应滤波器技术领域，具体涉及一种频域非线性箕舌线样条自适应滤波方法，包括以下步骤，A：构建具有鲁棒性的优化策略，包括有构建基于广义箕舌线函数的损失函数和求解损失函数关于误差的导数，B：构建频域非线性箕舌线样条自适应滤波方法滤波架构，基于频域非线性箕舌线样条自适应滤波架构由频域线性部分以及时域非线性部分组成，包括有构建频域线性部分和构建时域非线性部分，C：通过随机梯度运算出迭代更新方法，包括有权重迭代更新和控制点迭代更新。本发明能够实现计算复杂度的降低，同时在非高斯噪声环境下仍然展现出较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119010841A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411001482.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明属于非线性自适应滤波系统设计技术领域，具体涉及一种启发式预处理非线性样条自适应滤波辨识系统及方法，该系统包括预处理模块、优化处理模块以及输出模块，所述预处理模块首先获取输入信号；并进行预处理，得到输出信号、误差信号以及期望信号；所述优化处理模块内部构建有非线性样条滤波模型；使用非线性样条滤波模型根据输入信号、系统误差调节滤波辨识系统的控制点，然后获取初始化中间输出，结合系统误差题解系统权重，在根据期望信号、输出信号计算系统误差，最后根据系统误差设计自适应优化策略，最终使用自适应优化策略优化输入信号，得到输出信号。本发明有效提升了辨识过程的收敛速度。
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公开(公告)号：CN116520280B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202310519491.X
申请日：2023-05-08
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种机载雷达海杂波多模态频谱实时估计与预测方法，包括以下步骤：S1、建立机载雷达天线空间频谱参数化模型；S2、利用海面多模态散射特点，建立海面多模态散射频谱参数化模型；S3、建立机载雷达海杂波多模态频谱参数化模型；S4、利用机载雷达海杂波测量数据，估计机载雷达海杂波多模态频谱；S5、计算海面多模态散射频谱中各个模态的中心频率、谱宽和归一化强度系数，反演海面多模态散射频谱；S6、基于机载雷达天线空间频谱参数化模型，预测机载雷达下一时刻海杂波多模态频谱。本发明采用上述的一种机载雷达海杂波多模态频谱实时估计与预测方法，可实时准确估计机载雷达海杂波多模态频谱，准确预测下一时刻机载雷达海杂波多模态频谱。
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公开(公告)号：CN116520280A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310519491.X
申请日：2023-05-08
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种机载雷达海杂波多模态频谱实时估计与预测方法，包括以下步骤：S1、建立机载雷达天线空间频谱参数化模型；S2、利用海面多模态散射特点，建立海面多模态散射频谱参数化模型；S3、建立机载雷达海杂波多模态频谱参数化模型；S4、利用机载雷达海杂波测量数据，估计机载雷达海杂波多模态频谱；S5、计算海面多模态散射频谱中各个模态的中心频率、谱宽和归一化强度系数，反演海面多模态散射频谱；S6、基于机载雷达天线空间频谱参数化模型，预测机载雷达下一时刻海杂波多模态频谱。本发明采用上述的一种机载雷达海杂波多模态频谱实时估计与预测方法，可实时准确估计机载雷达海杂波多模态频谱，准确预测下一时刻机载雷达海杂波多模态频谱。
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