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[发明专利]基于深度学习的任意阵列波达角估计方法-CN202010271077.8有效
发明人： 王杰贵;刘方正;刘有军;韩振中 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G01S3/48 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的任意阵列波达角估计方法，具体步骤如下：对各阵元接收到的辐射源信号下变频和数字采样处理，获得采样数据；对采样数据进行信号处理，提取各阵元采样数据的特征信息，并将得到的采样数据和提取的特征信息一同作为深度学习的输入数据；基于已知的辐射源信号来建立训练样本集，并将其作为深度学习的训练数据；深度学习模型初始化，即卷积神经网络参数初始化；利用优化算法进行深度学习训练，得到优化分类器；利用深度学习模型和优化分类器，基于采样数据和提取的特征信息，来估计辐射源信号的波达角；本发明能够适应任意的多元阵列，无需进行通道校正，于深度学习的基础上，实现对辐射源信号的快速高精度测向。
基于深度学习任意阵列波达角估计方法

[发明专利]噪声雷达脉冲波形和低旁瓣脉冲压缩相参积累处理方法-CN202010953816.1有效
发明人：刘方正;曾瑞琪;韩振中;潘继飞;王杰贵;唐希雯;武东明 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G01S7/282 文献下载
摘要：本发明公开噪声雷达脉冲波形和低旁瓣脉冲压缩相参积累处理方法,发明分为两部分，第一部分为低峰均比随机拟态噪声雷达脉冲波形，包括以下步骤：以一定采样率产生恒包络波形序列作为低峰均比拟态噪声脉冲波形序列模板，按照采样长度产生随机相位序列，将随机相位序列映射到恒包络波形序列从而生成低峰均比随机拟态噪声雷达脉冲波形。第二部分为针对多个随机拟态噪声脉冲波形的低旁瓣脉冲压缩相参积累处理算法，包括以下步骤：接收信号下变频采样后的各个回波脉冲与对应的脉冲压缩匹配副本进行脉冲压缩，各个回波脉冲的脉冲压缩结果相参处理获得主瓣增益。
噪声雷达脉冲波形低旁瓣压缩积累处理方法

[发明专利]均匀线阵虚拟合成短时大孔径高精度测向方法-CN202010436801.8有效
发明人： 王杰贵;刘方正;吴世龙;刘有军;韩振中;阮怀林;唐希雯;马晓静;武东明 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了均匀线阵虚拟合成短时大孔径高精度测向方法，具体步骤如下：利用高速开关逻辑驱动器，来驱动一个高速开关，以Δt为高速开关转换时间，轮巡切换接通各个天线阵元，循环的获取到各个天线阵元的接收数据；对获取的各个天线阵元的接收数据进行相位补偿校准和幅度均衡控制，来形成虚拟短时大孔径，并获取到基于虚拟短时大孔径得到的取样数据；对获取的基于虚拟短时大孔径得到的取样数据进行下变频和数字化处理；本发明是基于均匀线阵，利用高速开关轮巡切换接通各个天线阵元，经过相位补偿校准和幅度均衡控制，虚拟形成短时大孔径，并由虚拟短时大孔径得到的取样数据，通过信号处理来实现高精度测向。
均匀虚拟合成短时大孔径高精度测向方法

[发明专利]基于深度学习测向的鲁棒性设计方法-CN202010712652.3有效
发明人： 王杰贵;刘方正;吴世龙;孔辉;唐希雯;马晓静;韩振中;武东明;陈中 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G01S3/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习测向的鲁棒性设计方法，用于解决现有的相位干扰仪测存在鲁棒性较差的问题，包括鲁棒性模型设计：选用卷积神经网络，设计具有鲁棒性的深度学习测向模型；本发明对各通道的信号进行AD采样，将各通道的信号进行低噪声放大和下变频处理，然后对中频信号进行A/D采样，得到各通道的数字采样信号；提取各通道采样信号的特征数据，选用卷积神经网络，设计具有鲁棒性的深度学习测向模型，对通道的幅相误差具有自适应性，无需进行通道校正；对信号入射方向、信号带宽等参数具有自适应性，这些参数在一定范围变化时，测向精度恶化不超过5％。
基于深度学习测向鲁棒性设计方法

[发明专利]基于航迹信息场的无源跟踪方法-CN202011378004.5在审
发明人： 王杰贵;唐希雯;刘方正;韩振中;孔辉;相飞华;吴世龙;武东明;马晓静 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G01S5/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于航迹信息场的无源跟踪方法，提出了目标航迹信息场的概念，建立了目标航迹信息场模型，在此基础上，提出了基于信息融合获取目标航迹信息场，并基于航迹信息场实现目标拟合跟踪的方法。该方法步骤如下：量测数据获取，利用无源侦察设备，获取目标的量测数据；基于量测数据的目标状态估计，利用目标状态参数，对目标状态进行估计；点迹形成；基于信息融合的航迹信息场获取，采用灰关联信息融合的方法进行点迹凝聚，获取目标航迹信息场；基于航迹信息场，利用微分多项式模型进行航迹拟合，进而实现目标跟踪；解决了现有目标跟踪方法需要进行数据关联和跟踪滤波的问题。
基于航迹信息无源跟踪方法

[发明专利]基于雷达脉冲样本图的预测转发干扰方法-CN202011134705.4在审
发明人： 王杰贵;刘方正;张鹏程;韩振中;骆胜阳;唐希雯;马晓静 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G01S7/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于雷达脉冲样本图的预测转发干扰方法，用于解决现有的间歇采样类干扰方法不能产生导前干扰，假目标总是滞后于真目标，干扰信号容易被识别并剔除的问题，方法步骤如下：第一步：间歇采样，高保真地间歇性地采样一小段雷达脉冲信号；第二步：脉内参数和脉间参数估计，高精度估计雷达的脉内参数和脉间参数；第三步：匹配处理，将估计的雷达脉内和脉间参数与脉冲样本图进行相关匹配处理；第四步：预测导前干扰，计算干扰信号时间导前量，根据匹配的雷达脉冲样本图，预测调制转发的导前干扰信号；第五步：调制转发，计算相应的干扰参数，对导前干扰信号进行调制转发，实现导前假目标干扰。
基于雷达脉冲样本预测转发干扰方法

[发明专利]一种残缺雷达信号修复方法-CN202010188653.2在审
发明人：刘方正;韩振中;潘继飞;曾瑞琪;王杰贵;姜秋喜;刘鑫 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G01S7/292 文献下载
摘要：本发明公开了一种残缺雷达信号修复方法，包括下述步骤：首先获取得到采集信号y∈RM(MN)以及索引集合Z；其次设In∈RN*N为单位矩阵，将In中的第j行(j∈Z)删除，其它行保持顺序和大小不变，得到观测矩阵φ∈RM*N；再其次根据公式(6)利用DCT变换构造稀疏字典矩阵C∈RN*N；再其次使用正交匹配追踪算法重构稀疏向量Θ得到其估计值最后利用逆DCT变换得到修复信号本发明能够实现，无论是在连续丢失还是随机丢失情况下，本方法相较于现有技术可以更好地重构出完整的原始信号，修复后信号的在时域、频域以及瞬时频率等方面与原始信号相当接近。
一种残缺雷达信号修复方法

[发明专利]综合测向和测时差的目标位置信息场定位方法和装置-CN201710567270.4在审
发明人：孙向东;王杰贵;罗景青;郑宗贵;冯志强;马贤同;陈海龙;张奎;周龙健;孟祥豪 -专利权人：中国人民解放军火箭军装备研究院
申请日： 2017-07-12 - 公布日： 2017-11-14 - 主分类号： G01S5/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种综合测向和测时差的目标位置信息场定位方法和装置，属于无线电信号处理领域。所述方法包括对至少一个观测数据进行提取，得到至少一个到达角信息和至少一个到达时差信息；根据至少一个到达角信息和至少一个到达时差信息，建立代价函数；根据代价函数，确定每个预置坐标点对应的函数值；将函数值满足预设条件的预置坐标点所对应的坐标信息作为目标位置信息，该目标位置信息用于指示至少一个辐射源的位置。本发明根据每个坐标点对应的函数值确定辐射源的位置，无需对每个辐射源所发出的信号进行配对和融合，即可根据满足预设条件的函数值对应的坐标确定辐射源的位置，解决了在辐射源不可区分的情况下无法对辐射源进行定位的问题。
综合测向测时目标位置信息定位方法装置

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