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[发明专利]基于流形优化的共轭梯度波束成形生成方法-CN202310933943.9在审
发明人：张博宙;丛阳;钟凯;胡进峰;徐文扬;袁野 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本申请公开了基于流形优化的共轭梯度波束成形生成方法，涉及波束形成技术领域，本申请包括，构建保证期望能量的情况下，最小化干扰信号能量的问题模型；通过变换目标函数，将最小化干扰信号能量的问题模型转换为复杂圆流形上的问题模型，通过梯度下降方法求解复杂圆流形上的问题模型，调用波形初始值，求解干扰方向下的最优期望信号能量的输出波形。本申请提供的一种无需松弛的直接方法来解决非凸和NP难的问题，与现有方法相比，在干扰方向上能形成更低的零陷,进而获得更高的信干噪比。且运行时间较短。
基于流形优化共轭梯度波束成形生成方法

[发明专利]一种基于稀疏约束的鲁棒性自适应处理方法-CN202110286328.4有效
发明人：王鹏飞;邹欣颖;胡进峰;张伟见;魏志勇;李玉枝;董重 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2021-03-17 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏约束的鲁棒性自适应处理方法，涉及阵列信号处理领域，解决了导向矢量失配误差引起的性能下降的问题。本发明包括均匀线阵接收到远场窄带来波信号，对远场窄带来波信号的理想滤波器权向量进行分析，再将得到的理想滤波权向量分为两部分，分别为匹配滤波器和窄带滤波器；利用窄带滤波器的稀疏性得到基于稀疏约束的RAB优化模型，且RAB优化模型中包括幅值相应约束条件，对RAB优化模型采用交叉迭代求解得到最优滤波权向量。本发明避免了对回波数据直接进行处理，提高了波束形成中对失配误差的鲁棒性，并且该算法适应各种阵列大小，算法收敛速度快。
一种基于稀疏约束鲁棒性自适应处理方法

[发明专利]快速连续上界最小化法的RIS辅助多用户干扰抑制方法-CN202310212429.6在审
发明人：丛阳;钟凯;安东旭;胡进峰;黄轶凡;俞泽霖 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本申请公开了快速连续上界最小化法的RIS辅助多用户干扰抑制方法，涉及通信技术领域，本方法包括，用户通过可重构智能表面交换信息，在恒模约束下，构建求解RIS元件配置的问题；通过对所述求解RIS元件配置的问题重构为具有恒模约束的二次代价函数，然后对所述具有恒模约束的二次代价函数寻找代理函数，通过连续上界最小化算法求得次优解；对所述通过连续上界最小化算法求得次优解通过平方迭代加速求和得到关于RIS元件配置的问题的解；配置RIS元件信息，实现用户在可重构智能表面交换信息。能更有效地抑制多用户互干扰(MUI)，提高用户到达率。此外计算复杂度低，用时少。
快速连续上界最小化 ris 辅助多用户干扰抑制方法

[发明专利]基于加速坐标下降法的RIS辅助多用户干扰抑制方法-CN202310212270.8在审
发明人：安东旭;钟凯;胡进峰;丛阳;徐文扬;李来春 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本申请公开了基于加速坐标下降法的RIS辅助多用户干扰抑制方法，涉及通信技术领域，本方法包括，构建用户通过可重构智能表面交换信息的信号模型，基于信号模型，在恒模约束下，构建求解RIS元件配置的问题；通过对所述求解RIS元件配置的问题重构为具有恒模约束的二次代价函数，然后对所述具有恒模约束的二次代价函数转化为具有多个一维子问题的可分解问题；对所述具有多个一维子问题的可分解问题求解，获取所述求解RIS元件配置的问题的解。本申请与现有方法相比，能更有效的抑制多用户互干扰，提高用户到达率。
基于加速坐标下降 ris 辅助多用户干扰抑制方法

[发明专利]一种联合稀疏的STAP方法-CN201910337186.2有效
发明人：夏玉燕;卓欣然;胡进峰;朱浩铭;钟凯;胡红;李云飞 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G01S7/292 文献下载
摘要：本发明公开了一种联合稀疏的STAP方法，属于雷达技术领域。本发明基于其发现的STAP中目标信号的稀疏特性，公开了一种稀疏联合的STAP方法，本发明的STAP方法同时利用杂波稀疏和目标信号的稀疏特性，在最小Capon谱准则下对空时滤波器权向量和目标信号同时进行稀疏约束。本发明解决了基于稀疏的STAP中的参数选取问题，并提高了杂波抑制性能。
一种联合稀疏 stap 方法

[实用新型]一种直线驱动装置-CN202221541099.2有效
发明人： 胡进峰;杨文波;吴杰;徐静 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： H02K7/06 文献下载
摘要：本申请提供了一种直线驱动装置。该装置包括驱动源、丝杆(2)和基座(1)；驱动源、基座(1)、丝杆(2)、基座(1)依次转动连接；基座(1)的每一个侧面上设置有接口(3)，基座(1)通过接口(3)与丝杆(2)的端头或与驱动源连接，驱动源用于驱动丝杆(2)转动。本申请的装置，通过设置有两个矩形基座(1)，基座(1)侧面均设置有接口(3)，驱动源可以根据所安装的地形选择与不同位置的接口(3)连接，从而驱动直线驱动装置运行。且驱动源、基座(1)、丝杆(2)均可拆卸连接，结构简单，维修方便。
一种直线驱动装置

[发明专利]一种STAP杂波协方差矩阵估计方法-CN201810984125.0有效
发明人：蔡雷雷;夏玉燕;李健萍;胡进峰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-08-28 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明属于雷达技术领域，具体涉及基于CUT自身先验知识的STAP杂波协方差矩阵估计方法。本发明公开了一种基于CUT自身先验知识的杂波协方差矩阵估计方法。该方法首先对CUT待检测频率通道的杂波进行重建，进一步从CUT中提取除了待检测频率以外的其他频率成分的杂波，最后由重建的杂波来计算CUT的杂波协方差矩阵。本发明解决了STAP中杂波协方差矩阵的估计问题，估计的杂波协方差矩阵更准确，提高了杂波的抑制性能。
一种 stap 协方差矩阵估计方法

[发明专利]一种基于深度学习的MIMO雷达波形设计方法-CN201911391219.8有效
发明人： 胡进峰;魏志勇;李玉枝;张伟见;邹欣颖;董重 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G01S13/02 文献下载
摘要：本发明属于雷达技术领域，特别涉及一种基于深度学习的MIMO雷达波形设计方法，用以克服现有MIMO雷达波形设计方法都仅仅优化部分性能的问题。本发明构建全新的将多个性能指标加权相加的综合目标函数，并通过权重的设置，可对这些性能指标中的部分或全部进行优化；同时，采用深度学习模型(自编码网络和深度残差网络)对综合目标函数进行优化，通过设计损失函数来驱动神经网络，实现MIMO雷达波形设计。本发明基于自编码网络和深度残差网络的两种方法优化的性能均优于传统方法；同时，两种方法均能够在可接受的时间内对长序列信号进行优化；另外，本发明也为唯一能够针对长序列进行ISL和PSL联合优化的方法。
一种基于深度学习 mimo 雷达波形设计方法

[发明专利]基于直接凸优化建模的鲁棒性自适应波束形成方法-CN201911085093.1有效
发明人：卓欣然;胡进峰;邹欣颖;周扬 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于直接凸优化建模的鲁棒性自适应波束形成算法，属于雷达技术领域。本发明基于其发现的Robust‑ADBF存在可减小误差，公开了一种基于直接凸优化建模的鲁棒性自适应波束形成算法，本发明的算法不仅避免了非凸优化问题近似成凸优化带来的误差，还进一步通过信号幅值响应约束来精确控制角度误差范围，并进行交叉迭代求解。本发明在干扰方向凹口更深，与现有波束形成方案相比，具有10dB以上的提升；且输出SINR有较大提升，系统性能更优。
基于直接优化建模鲁棒性自适应波束形成方法

[发明专利]一种基于残差网络的MIMO雷达波束赋形方法-CN202010510925.6有效
发明人： 胡进峰;张伟见;魏志勇;邹欣颖;李玉枝;董重 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G01S13/02 文献下载
摘要：本发明属于雷达技术领域，具体提供一种基于残差网络的MIMO雷达波束赋形方法，用以解决现有方法中所设计波形在绝对恒模的情况下方向图性能会有一定损失、或者在方向图性能较好的情况下未能实现绝对恒模的矛盾。本发明构建新的优化模型，将主瓣和旁瓣的优化分离，并能够通过调整平衡因子的大小灵活微调主瓣性能和旁瓣性能；同时，优化模型中强制波形为恒模，且实现了良好的方向图优化性能；同时针对上述新的优化模型采用残差网络进行优化，构建残差网络，并将该优化模型中的目标函数设定为损失函数，优化得到最优波形。
一种基于网络 mimo 雷达波束赋形方法

[发明专利]一种多向转动旋转斜楔机构-CN202210630062.5在审
发明人： 胡进峰;夏文军;朱爱丽;杨媚美;张敏;郝韵 -专利权人：瑞鹄汽车模具股份有限公司
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： B21D37/10 文献下载
摘要：本发明提供一种多向转动旋转斜楔机构，包括基座，基座安装在下模上，基座上设有旋转斜楔，旋转斜楔上设有凸模镶块，旋转斜楔一端安装有驱动导板，基座下侧设有驱动气缸；旋转斜楔和驱动气缸之间通过连接机构进行连接，旋转斜楔两侧设有侧转机构。通过工作方向和旋转斜楔运动方向的更改，使同一组谢谢能实现多个工艺内容，从而达到减少工序，节约模具制作成本，提高生产效率。
一种多向转动旋转机构

[发明专利]针对分布式网络化雷达的信号级定位算法精度界计算方法-CN202110339749.9有效
发明人：周其玉;罗健;易伟;张国鑫;孔令讲;胡进峰;杨雪亚;王海环 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明公开一种针对分布式网络化雷达的信号级定位算法精度界计算方法，应用于雷达技术领域，针对现有克拉美罗下界计算方法中接收站阵列结构固定、单一，不能适应多任务多模式工作需求，以致定位精度及克拉美罗下界不能匹配任务需求的技术问题，本发明利用选取的子阵列探测目标的方位角，即子阵列方向图的主瓣方向，根据链式法则利用子阵列流形关于方位角的导数进而解出子阵列流形关于目标坐标的导数，并将上述导数带入由似然函数构建的费歇尔信息阵；通过对费歇尔信息矩阵求逆计算出关于未知参数的克拉美罗矩阵，其主对角元素即为目标坐标的克拉美罗下界；本发明可根据不同定位任务需求，不同工作模式下激活态天线集合的变化而自适应调整。
针对分布式网络化雷达信号定位算法精度计算方法

[发明专利]基于流形优化的MIMO雷达波形生成方法-CN202110291071.1有效
发明人：王鹏飞;张伟见;胡进峰;邹欣颖;魏志勇;李玉枝;董重 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G01S13/02 文献下载
摘要：本发明公开了基于流形优化的MIMO雷达波形生成方法，涉及雷达技术领域，解决了恒模约束在波形设计中的限制问题。本发明包括通过Armoji线性搜索方法计算步长tk；采用黎曼最陡下降算法并收缩运算更新sk+1；更新黎曼梯度，采用向量变换法则将dk转换到切空间计算Polark‑Ribière参数βk，并令k＝k+1；如果||gradf(s)||≤ε，其中ε是控制收敛的参数，输出波形的最优解sopt＝sk+1；否则，返回操作直至收敛；最优解为MIMO雷达发射机的发射波形。本发明在SNR较低的条件下，可以比现有方法获得更高的信干噪比。
基于流形优化 mimo 雷达波形生成方法

[发明专利]基于迭代优化网络的MIMO雷达波形优化方法-CN202110293102.7有效
发明人：王鹏飞;魏志勇;胡进峰;张伟见;李玉枝;邹欣颖;董重 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G01S13/02 文献下载
摘要：本发明公开了基于迭代优化网络的MIMO雷达波形优化方法，涉及雷达技术领域，解决了相关性的加权时延仅优化了波形的WISL且深度学习波形设计无法收敛以及初值不敏感的问题。本发明包括在设置的网络模型中输入一个归一化的随机向量或者为优化过的归一化相位矢量，输出信号矩阵，信号矩阵为MIMO雷达波形；将信号处理函数设置为网络模型的损失函数，所述信号处理函数用于驱动网络模型，所述网络模型的参数通过Adam深度学习方法优化。本发明促进优化的更彻底也解决了无效迭代的问题。
基于优化网络 mimo 雷达波形方法

[发明专利]一种基于凸松弛的MIMO雷达波形生成方法-CN202110293103.1有效
发明人：王鹏飞;张伟见;胡进峰;魏志勇;邹欣颖;李玉枝;董重 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G01S13/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于凸松弛的MIMO雷达波形生成方法，涉及雷达技术领域，解决了MIMO雷达的恒模约束限制SINR性能的问题。本发明包括对共置MIMO雷达，发射端的发射波形进行优化，在优化的目标函数中的干扰项和噪声项单独添加惩罚因子，惩罚因子用于在方向图上加深凹口，同时对每个雷达快拍处波形的总能量进行最大化优化处理，还包括对波形的恒模约束进行松弛处理。本发明可在方向图上获得更深的凹口，显著提升雷达的MFL的性能，在SNR较低的条件下，可以获得更高的信干噪比。
一种基于松弛 mimo 雷达波形生成方法

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