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[发明专利]一种复合材料表面多功能电磁屏蔽膜及制备方法-CN202211616925.X在审
发明人：王向伟;彭锐晖;吕永胜;张旭阳;武星蕊;钱海宁 -专利权人：青岛九维华盾科技研究院有限公司
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： C09J7/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种可用于树脂基复合材料、橡胶、塑料多种基材表面；需要时，也可应用于碳钢、铝合金、钛合金等金属基材表面，同时具备电磁屏蔽/抗雷击/抗电磁脉冲/抗高功率微波等多功能的电磁屏蔽膜及其制备方法。该多功能表面膜由树脂、促进剂、固化剂、改性剂、无机填料、抗紫外老化剂、电磁屏蔽材料、导电材料和辅助材料组成。制备方法是将树脂、固化剂、改性剂、以及助剂和填料混合均匀，再与电磁屏蔽材料、导电材料、辅助材料复合，利用压延工艺制备成膜。本发明可与树脂基复合材料制件采用一体化共固化成型后，应用于飞行器、舰船、地面装备与设施等，同时实现电磁屏蔽/抗雷击/抗电磁脉冲/抗高功率微波功能。
一种复合材料表面多功能电磁屏蔽制备方法

[发明专利]一种基于脉内细微特征的脉冲信号分类方法-CN202310574895.9在审
发明人：孙殿星;韦文斌;彭锐晖;武星蕊;郭玮;窦钥聪 -专利权人：青岛九维华盾科技研究院有限公司
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于脉内细微特征的脉冲信号分类方法，属于电子侦察脉冲信号分类识别领域。包括：第1类脉冲信号脉内细微特征提取、第2类脉冲信号脉内细微特征提取、第3类脉冲信号（其中既包括第1类脉冲信号，也包括第2类脉冲信号）脉内细微特征提取、长短时记忆网络（LSTM）训练、第3类脉冲信号属性预测等模块。由于设备的物理器件属性存在差异，使得不同设备产生的脉冲信号脉内细微特征必然存在差异，通过对两类脉冲信号的脉内细微特征进行分析，采用LSTM对两类脉冲信号比对，并给出分类结果，以避免我方作战装备对战场态势作出错误判决。该方法可以有效提高对两/多类脉冲信号的正确分类概率，同时可以大大减少运行时间，工程实现简单，具有推广价值。可应用于电子侦察不同设备发射的脉冲信号分类，还可以应用于手机、电脑等日常无线信号的分类。
一种基于细微特征脉冲信号分类方法

[发明专利]一种基于YOLOv5的防空警戒雷达复合干扰参数估计方法-CN202310290381.0在审
发明人： 武星蕊;彭锐晖;孙殿星;欧阳亚雄;韦文斌 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明属于雷达抗干扰技术领域，具体涉及一种基于YOLOv5的防空警戒雷达复合干扰参数估计方法。本发明首先输入含有复合干扰的雷达接收信号，提取单种类干扰以及交互复合干扰的时频特征图；将单种类干扰的时频联合分布图做数据标注，标定锚框，并加入少量交互复合干扰的时频联合分布图用于提升数据集的多样性，使用YOLOv5卷积神经网络进行训练，提取时频联合分布图中干扰信号的特征；利用卷积神经网络自动提取的特征识别干扰信号，给出判断概率，显示单种干扰及交互复合干扰的类型并利用锚框完成时频信息初步定位；最后综合卡方统计检验、局部搜索并回归、频域切片内插方法对干扰载频、相对时延、多普勒频移进行了精确估计。
一种基于 yolov5 防空警戒雷达复合干扰参数估计方法

[发明专利]一种基于YOLOv5的雷达有源复合干扰的识别方法-CN202310212869.1在审
发明人：张家林;吕永胜;孙殿星;李鸿文;武星蕊 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv5的雷达有源复合干扰的识别方法。雷达干扰抑制是是目前电子战中面临的现实问题，而对雷达干扰的识别是解决这一问题的关键问题。本发明即立足于解决此类问题，首先，对单种类干扰及多种交互复合干扰进行特征分析，提取时‑频联合分布图作为二维特征判决依据；在此基础上将时‑频联合分布图作为输入使用YOLOv5卷积神经网络进行训练，提取干扰信号的时频图特征，利用训练好的网络对其干扰进行识别并在时频域对干扰进行定位。本发明可有效的提高在复杂背景下的干扰信号的识别率，且运算量小，可同时识别多种干扰，且相比传统方法可以提供更多的干扰信息，且工程实现容易，具有推广价值。
一种基于 yolov5 雷达有源复合干扰识别方法