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[发明专利]基于混沌映射-遗传算法的分布式阵列优化方法-CN202310702036.3在审
发明人：刘永军;赵怀志;廖桂生;王鹤鸣;刘旭宸;唐皓;曾操;陶海红;杨志伟 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于混沌映射‑遗传算法的分布式阵列优化方法，包括：建立种群个体模型，并设置种群规模、种群进化迭代次数、相邻子阵间的最小边缘间距和相邻子阵间的最大边缘间距；采用混沌映射方法产生初始种群；计算初始种群中每一个个体的适应度值；当当前迭代次数不满足种群进化迭代次数，利用四段式法对父代种群进行更新，得到子代种群，之后计算子代种群中每一个个体的适应度值；当判断当前迭代次数满足种群进化迭代次数，由初始种群或者子代种群中的适应度值最大的个体确定相邻子阵间的边缘间距，得到优化的分布式阵列。该方法可以有效的降低分布式阵列的峰值旁瓣电平，且优化效果优于基于传统遗传算法的分布式阵列优化方法。
基于混沌映射遗传算法分布式阵列优化方法

[发明专利]一种基于FD-LFM时域带宽合成的近场多维匹配方法-CN202311160497.9在审
发明人：贺泽华;曾操;陶海红;张玉洪;廖桂生;王昊天;王启鑫;王雅琪 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-09-11 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G01S13/87 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FD‑LFM时域带宽合成的近场多维匹配方法，包括：对网络化雷达近场探测构建距离‑方位‑俯仰三维模型，利用模型获取发射节点发射的FD‑LFM信号所对应的初始回波信号；对初始回波信号进行预处理，得到零中频回波信号；基于零中频回波信号对应的时域中频信号进行解调频等处理得到回波基带信号；对回波基带信号进行空间网格化的距离‑方位‑俯仰三维栅格点匹配，提高目标增益与空间探测分辨力。本发明的方法能够降低近场探测使用远场窄带模型时因为模型失配带来的误差，能够提高距离分辨力、降低信噪比损失。
一种基于 fd lfm 时域带宽合成近场多维匹配方法

[发明专利]用于均匀线性阵列的抗主副瓣干扰自适应单脉冲测角方法-CN202310545638.2在审
发明人： 陶海红;任飞童;王晓科;施裕升;刘煜;高方君;闫莹菲 -专利权人：西安电子科技大学;上海机电工程研究所
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于均匀线性阵列的抗主副瓣干扰自适应单脉冲测角方法，包括：获取阵列回波数据，并计算协方差矩阵；利用协方差矩阵估计信源数和主瓣干扰角度；利用主瓣干扰角度构造主瓣干扰阻塞矩阵，并对阵列回波数据进行预处理，得到预处理后阵列数据；将波束指向对应的静态导向矢量投影到信号子空间，得到和波束投影矢量；利用和波束投影矢量对预处理后阵列数据进行维纳滤波，求解和波束自适应权值；利用和波束投影矢量计算差波束投影矢量，并利用差波束投影矢量求解差波束自适应权值；利用和波束自适应权值和差波束自适应权值，采用比幅单脉冲法，计算目标偏角。该方法具有抗主瓣干扰能力强、对主瓣干扰附近目标的测角精度高等优点。
用于均匀线性阵列抗主副瓣干扰自适应脉冲方法

[发明专利]基于残差网络与多尺度特征融合的GIS放电波形检测方法-CN202010478558.6有效
发明人：曾操;郑鑫;李世东;陶海红;朱圣棋;许京伟;杨茹 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差网络与多尺度特征融合的GIS放电波形检测方法，包括：获取原始放电波形数据并标记类别标签，将所有样本数据进行打乱分为训练样本数据集和测试样本数据集；设计分类网络模型，并将训练样本数据集中的训练样本按批次传入该分类网络模型；使用交叉熵构造该分类网络模型的损失函数，在该分类网络模型的训练过程中使用随机梯度下降法，使得所述批训练样本在分类网络模型上的损失函数的平均值最小；将测试样本送入训练完成的分类网络模型中，得到检测结果。本方法由引入残差网络单元的全卷积网络提取放电波形特征，抑制了网络层数加深而带来的退化问题，提高了分类准确率。
基于网络尺度特征融合 gis 放电波形检测方法

[发明专利]一种基于迁移强化学习的快速网络化雷达节点遴选方法-CN202310018283.1在审
发明人：张向荣;王远;韩丽;曹雁军;张超;陶海红;郭晶晶;朱进;张天扬 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明提供一种基于迁移强化学习的快速网络化雷达节点遴选方法，属于雷达信号处理技术领域；包括构建蒙特卡洛搜索树并确定节点属性，根据选择决策，选出需被扩展的节点，通过节点选择，将从根节点至终止状态子节点的雷达节点集合作为一次遴选方案，采用评价函数进行模拟，确定性能，进而对所有访问过的节点，修改节点属性，并通过反向传播改变对应树节点的选择概率，结束一次训练迭代，多次训练后得出蒙特卡洛搜索树的最优节点遴选组合；通过对同一棵树的重复训练，保存训练结果参数，实时搜索时，微调训练后的蒙特卡洛搜索树，逐层遴选出最优的雷达节点组合；本发明可在数以亿计的节点组合中，在极短的时间给出满足实际要求的节点组合。
一种基于迁移强化学习快速网络化雷达节点遴选方法

[发明专利]基于内外场联合的频率分集阵列雷达幅相误差校正方法-CN202110839601.1有效
发明人：曾操;孙郁盛;张涛;朱圣棋;许京伟;张玉洪;廖桂生;陶海红 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于内外场联合的频率分集阵列雷达幅相误差校正方法，应用于频率分集阵列雷达系统，通过在外场校正模式的状态下，计算发射通道的外场校正系数以及在内场校正模式的状态下，计算发射通道的第一内场校正系数，同时考虑发射通道的变化重新计算内场校正系数，之后计算内场校正差分系数以及内外场联合校正系数，对接收通道的回波信号进行校正。本发明通过构建频率分集阵列雷达系统，同时考虑到阵列天线与雷达工作通道接口的天线级误差以及射频组件误差，计算发射通道的内外场联合校正系数，以此校正回波信号，因此本发明可以通过内外场联合来校正回波信号的幅相误差，提高频率分集阵列雷达收发波束形成质量。
基于外场联合频率分集阵列雷达误差校正方法

[发明专利]一种网络化雷达系统性能的验证与评估方法-CN202211591795.9在审
发明人： 陶海红;彭语芯;钟湉田;闫莹菲;曾操;何学辉;杨奥迪;曹涵 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络化雷达系统性能的验证与评估方法，包括：根据打开操作显示网络化雷达的多种工作模式；不同工作模式对应的虚拟雷达的种类不同；每种工作模式对应网络化雷达模拟的一种虚拟雷达；显示所选的工作模式下的多种雷达性能；当用户所选的雷达性能为第一类雷达性能时，根据输入的该雷达性能所包含的指标类的分数、每个指标类中的评估指标的分数和指标数据确定出输入的指标类影响度、指标数据和评估指标影响度在该雷达性能方面的验证与评估结果；当用户所选的雷达性能为第二类雷达性能时，根据输入的该雷达性能所包含的待评估项的输入数据和所包含的性能影响因素的权重，确定出在此输入数据和权重下，该雷达性能的验证与评估结果。
一种网络化雷达系统性能验证评估方法

[发明专利]无监督近邻传播聚类的机载雷达杂波抑制目标检测方法-CN202310373777.1在审
发明人：刘婧;廖桂生;许京伟;黄鹏程;朱圣棋;曾操;陶海红;李康佳;李军;杨志伟 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种无监督近邻传播聚类的机载雷达杂波抑制目标检测方法，主要解决现有技术在复杂环境下目标检测概率低的问题。其实现方案是：雷达发射信号并获得经匹配滤波和脉冲堆栈后的接收数据；根据杂波加噪声和信号的功率特性，设计数据点和权重并进行矩阵变换得到第一加权输入数据矩阵，再对其进行无监督加权近邻传播聚类，得到第一聚类结果；根据第一加权输入数据矩阵重新设计第二加权输入数据矩阵，并对其进行无监督加权近邻传播聚类，得到第二聚类结果；利用两次聚类输出结果设计雷达目标检测判别标准，根据此标准获得目标检测结果。本发明充分利用了数据特征，极大地提高了目标检测性能，可用于杂波背景下机载雷达信号处理及预警。
监督近邻传播机载雷达抑制目标检测方法

[发明专利]一种分块并行的大型阵列快速自适应波束形成方法-CN202010239032.2有效
发明人： 陶海红;鲍俊竹;郭晶晶;任月;陈维佳;朱晨睿;瞿建;曾操;何学辉;廖桂生 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种分块并行的大型阵列快速自适应波束形成方法，包括：对相控阵雷达接收的数据重新构造，得到接收数据块；根据粒子群算法搜索最优分块方式；根据搜索得到的最优分块方式或均匀分块方式对所述接收数据块进行分块，得到相应子数据块；对所有子数据块同时并行计算，得到各自对应的协方差矩阵；将阵列导向矢量按照所采用的最优分块方式或均匀分块方式相应地分成若干子导向矢量；根据所述协方差矩阵的逆矩阵和对应的子导向矢，得到每个相应子数据块对应的自适应抗干扰权值；将所述自适应抗干扰权值按照分块方式的顺序组合，得到全阵的自适应抗干扰权值。本发明所提算法可以并行实现、计算速度更快，更适合多核高速芯片进行并行计算，提高实时性，同时算法性能上也得到了改善。
一种分块并行大型阵列快速自适应波束形成方法

[发明专利]一种可变分段LFM波形生成及优化方法-CN202010351772.5有效
发明人： 陶海红;瞿建;时亮;王海锐;廖桂生;曾操 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G01S7/282 文献下载
摘要：本发明公开了一种可变分段LFM波形生成及优化方法，其中，生成方法包括：获取M个发射波形；其中，每个所述发射波形包括N个波形子脉冲；对每个所述波形子脉冲进行分段，得到每个所述波形子脉冲分段的子时宽；根据每个所述波形子脉冲分段的子时宽得到矩形窗函数和每个所述波形子脉冲分段的调频斜率；根据所述矩形窗函数和所述波形子脉冲分段的调频斜率建立可变分段LFM波形的信号模型，以得到M组不同子时宽向量组成的正交波形。本发明提供的可变分段LFM波形同时采用调频时宽分集和分段数分集，且子时宽长度和分段数都可变，具更大的设计自由度和灵活性，且调制简单，易于生成，更加适用于MIMO雷达系统的多发射体制。
一种可变分段 lfm 波形生成优化方法

[发明专利]非均匀杂波背景下稳健多传感器多目标跟踪方法-CN202211412732.2在审
发明人：曾操;刘敏提;陶海红;胡树林;刘钰 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明涉及一种非均匀杂波背景下稳健多传感器多目标跟踪方法，包括：有限探测范围的传感器在观测区域内不存在目标的条件下，首先估计非均匀杂波的杂波率，然后估计非均匀杂波的空间密度，得到估计杂波率和估计空间密度；基于观测区域内目标信号回波幅度特征，通过在信噪比置信区间内对幅值似然函数进行积分以估计检测概率，得到估计检测概率；将估计杂波率、估计空间密度和估计检测概率传入标准TPMB滤波器，得到稳健TPMB滤波器；利用稳健TPMB滤波器估计多目标航迹的状态。该方法在未知非均匀杂波与检测概率、传感器有限探测距离场景下，利用多视场融合实现了对随机出现消失的多目标跟踪，解决了固定检测模型易失配问题，可提供连续的目标航迹信息。
均匀背景稳健传感器多目标跟踪方法

[发明专利]一种基于遗传和量子粒子群算法的分布式阵列优化方法-CN202110225419.7有效
发明人： 陶海红;邢金凤;郭晶晶;曾操;李靖;智开宇 -专利权人：西安电子科技大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F30/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传和量子粒子群算法的分布式阵列优化方法，包括：确定待优化的分布式阵列，得到待优化分布式阵列的子阵初始相位中心的矩阵阵列，并将其转化为个体向量；设置群体规模、种群最大迭代次数，以及子阵间最小间距和最大间距；每次迭代对种群个体进行交叉繁殖，将交叉后的个体按照量子粒子群算法中计算中值最优个体的方式进行变异操作，得到新生代个体，迭代过程结束时得到T个个体和T个适应值；根据T个个体和T个适应值，搜索得到最优个体和最优适应值。本发明所提供的基于遗传和量子粒子群算法的分布式阵列优化方法，能够降低分布式阵列的峰值旁瓣比。
一种基于遗传子粒子群算法分布式阵列优化方法

[发明专利]一种基于强化学习的非固定节点数的网络化雷达智能节点遴选方法-CN202211706751.6在审
发明人：张向荣;王远;朱进;张超;陶海红;郭晶晶;张天扬;韩丽;曹雁军 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本发明提供一种基于强化学习的非固定节点数的网络化雷达智能节点遴选方法，用于雷达节点遴选，从总数为N个的雷达节点组中，挑选出M个节点(0MN),M为算法找出的满足雷达探测性能的最少节点数，使得评价函数趋近于全局最优，该评价函数反应了雷达的探测性能。该方法是通过采用随机的对状态转变的推演迭代，来建立一棵不对称的搜索树。该搜索树根据不同目标方位、特性情形下，大量不同遴选方案得到的效果，来训练节点参数；在满足约束条件的情形下，得到较好的效果。当达到最大迭代次数时搜索结束，该方法的优点在于节点遴选结果可使得评价函数趋近于全局最优，并且能够找出满足雷达探测性能的最少节点数。
一种基于强化学习固定节点网络化雷达智能遴选方法

[发明专利]一种基于外辐射源空基接收的目标检测方法及装置-CN202011239253.6有效
发明人： 陶海红;陈维佳;赵朗旭;汪乐;曾操 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G01S13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于外辐射源空基接收的目标检测方法及装置，其中，目标检测方法包括：建立外辐射源雷达的数学模型，以得到目标回波信号；对目标回波信号进行多普勒补偿和C/A码匹配，得到捕获信号；对捕获信号进行三维补偿，得到三维补偿后的回波信号；对三维补偿后的回波信号进行CFAR检测，得到目标检测结果。本发明提供的基于外辐射源空基接收的目标检测方法通过微弱目标的三维补偿方法实现了接收信号的相干积累，有效的延长了回波信号的积累时间，提高了积累增益，提升了目标的探测概率。
一种基于辐射源接收目标检测方法装置

[发明专利]一种利用Toeplitz特性的无栅格目标波达方向估计方法-CN201911347009.9有效
发明人：曾操;张涛;梁超;陶海红;杨志伟;廖桂生;朱圣棋;许京伟;刘婧;刘永军 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种利用Toeplitz特性的无栅格目标波达方向估计方法，建立均匀线阵的阵列信号模型；根据所述阵列信号模型计算得到阵列接收数据和协方差矩阵；根据所述阵列接收数据和所述协方差矩阵的厄米特‑托普利兹特性将所述阵列接收数据的协方差拟合问题转换为半正定规划问题，并且使用凸优化工具包来求解得到估计观测协方差矩阵；根据所述估计观测协方差矩阵重新构造T矩阵，并使用范德蒙分解定理分解所述T矩阵得到估计的DOA参数。具有优异性能及很强的稳健性。
一种利用 toeplitz 特性栅格目标方向估计方法

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