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[发明专利]一种基于恢复采矿后裸地土壤生物多样性的土壤改良方法-CN202111299822.0在审
发明人：陈晓阳;马玲;洪亮;曾曙才;何静;张锡州;刘明骞;吴少金;张富轩 -专利权人：华南农业大学;广东华鼎新维设计工程有限公司
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： A01B79/00 文献下载
摘要：本发明属于生态修复领域，公开了一种基于恢复采矿后裸地土壤生物多样性的土壤改良方法，包括如下步骤：S1.在原裸地上挖出多道沟，在沟内铺放混合秸秆并压实，随后用原土回填；S2.在沟与沟之间作出垄，然后将垄顶摊平成厢面；S3.在厢面表面施加有机肥，并与表土搅拌均匀，为后续在厢面上种植修复植物做好准备。该方法利用垄沟相间地表结构迅速将多余的降水排走，避免了种植早期的修复植物被水淹而影响存活率；并在沟下深埋秸秆，避免秸秆置于种植区下方而阻断土壤水分毛细管力；沟里少量积水有利于加速微生物对秸秆的分解并释放养分元素；分解腐熟的秸秆能为更多土壤动物和微生物提供食物，利于其数量和多样性的稳定恢复；有益土壤微生物的增加可促进修复植物生长，增强植物抗逆性，并减少化肥使用。
一种基于恢复采矿土壤生物多样性土壤改良方法

[发明专利]一种未知雷达辐射源个体识别方法及系统-CN202110541089.2在审
发明人： 刘明骞;李坤明;陈倩;宫丰奎;葛建华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明属于电子对抗中雷达辐射源识别技术领域，公开了一种未知雷达辐射源个体识别方法及系统，对接收到的雷达辐射源信号进行模糊函数掩模特征提取；将模糊函数掩模特征输入至深度稀疏自编码器进行特征提取；并将提取到的特征分子集输入至基于支持向量数据描述的集成异常检测器；将多个分布式深度学习异常检测器的结果进行基于Jousselme证据距离的决策融合，最终识别出未知雷达辐射源。系统包括：未知雷达辐射源个体的智能表征模块；基于稀疏自编码器的深层特征提取模块；基于支持向量数据描述的识别模块；基于Jousselme证据距离的决策融合模块。本发明实现了复杂电磁环境下未知雷达辐射源个体的智能识别。
一种未知雷达辐射源个体识别方法系统

[发明专利]一种辐射源个体智能识别方法、系统及终端-CN202110541051.5在审
发明人： 刘明骞;廖桂悦;宫丰奎;葛建华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于电子对抗中辐射源个体识别技术领域，公开了一种辐射源个体智能识别方法、系统及终端，所述辐射源个体智能识别方法首先提取辐射源个体的差分星座图，模糊函数代表性切片和矩形积分双谱图作为初级特征，通过脉冲耦合神经网络对初级特征进行像素级融合，最后通过深度多重宽残差网络实现了辐射源个体的智能识别。本发明通过脉冲耦合神经网络对辐射源个体的时频域特征与调制域特征融合，保证了特征的全面性，有效解决了辐射源个体指纹特征受噪声的影响大和自适应性比较差的问题，利用深度网络训练融合后的特征，克服了指纹特征的不稳定性，在低信噪比下辐射源个体识别性能良好。
一种辐射源个体智能识别方法系统终端

[发明专利]一种非高斯噪声衰落信道下多主用户动态频谱感知方法-CN202010480889.3有效
发明人： 刘明骞;张俊林;杨清海;宫丰奎 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-05-30 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： H04B17/382 文献下载
摘要：本发明属于认知无线电中频谱感知技术领域，公开了一种非高斯噪声衰落信道下多主用户动态频谱感知方法，基于极性重合矩阵构建多主用户动态频谱感知统计量TP；依据中心极限定理和泊松分布特性计算检测门限ηP；将检测统计量TP与检测门限ηP进行比较，如果TP＜ηP，判为主用户信号存在，否则，判为主用户信号不存在，从而实现非高斯噪声衰落信道下多主用户动态频谱感知。系统包括：检测统计量构建模块；检测门限计算模块；主信号检测模块。本发明可以有效实现非高斯噪声衰落信道下多主用户动态频谱感，且在较低信噪比条件下具有较好的性能。此外，本发明所述方法也同样适用于对于高斯噪声环境下动态频谱感知。
一种非高斯噪声衰落信道下多主用户动态频谱感知方法

[发明专利]一种alpha稳定分布噪声下FSK信号参数联合估计方法-CN201911048450.7有效
发明人： 刘明骞;张俊林;杨清海;宫丰奎 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明属于脉冲噪声背景下通信信号参数估计技术领域，公开了一种alpha稳定分布噪声下FSK信号参数联合估计方法，首先对接收的观测信号r(t)进行非线性映射，抑制大幅度脉冲噪声，然后提取观测信号r(t)的广义一阶循环频率集合κ，实现FSK信号的调制阶数M和频率间隔Δf估计，最后利用广义二阶循环自相关特征Ω(k,m)和频率间隔估计实现FSK信号的符号周期估计当混合信噪比高于2dB时，2FSK、4FSK和8FSK三种信号的调制阶数M估计准确率高于95％，频率间隔Δf的估计正确率高于95％，符号周期的估计正确率高于99％。可见，本发明方法在alpha稳定分布噪声下是有效可行的。
一种 alpha 稳定分布噪声 fsk 信号参数联合估计方法

[发明专利]空中辐射源个体智能增量识别方法、系统、终端及应用-CN202011621625.1在审
发明人： 刘明骞;王嘉堃;陈倩;宫丰奎;葛建华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于辐射源个体识别技术领域，公开了一种空中辐射源个体智能增量识别方法、系统、终端及应用，对接收到的空中辐射源ADS‑B(广播式自动相关监视)信号分别提取模糊函数、双谱变换、希尔伯特黄变换、短时傅里叶变换共四种特征，将特征进行线性特征融合得到新的特征图；通过卷积神经网络来对已知类别的辐射源个体进行分类识别，得到网络模型；对于未训练类别数据，采取增量学习的方式进行训练，实现空中辐射源个体的智能增量识别。本发明能够在较低信噪比下有良好的识别准确率，在不同的信道下仍具有良好的识别能力，对某单一特征的依赖性不强，解决了训练数据分批次到达的问题，大大缩短了训练所需时间并减小了存储数据所需空间。
空中辐射源个体智能增量识别方法系统终端应用

[发明专利]一种alpha稳定噪声衰落信道下多天线频谱感知方法及系统-CN201911048443.7有效
发明人： 刘明骞;韩玉婷;张俊林;张卫东;宫丰奎 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： H04B17/382 文献下载
摘要：本发明属于通信中认知无线电技术领域，公开了一种alpha稳定噪声衰落信道下多天线频谱感知方法，所述alpha稳定噪声衰落信道下多天线频谱感知方法包括以下步骤：首先对多天线接收信号进行连续采样，并形成接收信号向量；然后在此基础上计算多天线接收信号的分数低阶协方差矩阵，并由此构建两种不同的检测统计量；最后当检测统计量大于或等于检测门限时，判定主用户存在，否则判为不存在。当混合信噪比在‑8dB及以上时，本发明所提的基于两种不同检测统计量的检测方法的检测正确率均可达到100％，可见本发明具有良好的频谱感知性能。
一种 alpha 稳定噪声衰落信道天线频谱感知方法系统

[发明专利]一种非高斯噪声下MIMO系统的频谱感知方法及系统-CN201911048447.5有效
发明人： 刘明骞;张俊林;杨清海;宫丰奎 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： H04B17/382 文献下载
摘要：本发明属于无线通信中频谱感知技术领域，公开了一种非高斯噪声下MIMO系统的频谱感知方法，利用非线性核函数对观测矩阵x进行核映射，得到核空间矩阵Kx；基于核空间矩阵Kx构建检测统计量TK；计算门限ηK，将检测统计量TK与阈值ηK进行比较；如果TK＜ηK，判为主用户信号存在；否则，判为主用户信号不存在。本发明可以有效实现非高斯噪声条件下MIMO系统的频谱感知，且在低信噪比条件下具有较好的性能。当信噪比高于‑10dB时，正确检测概率达到90％以上，且对于高斯噪声本发明所述方法同样具有较好的性能。可见，本发明的频谱感知效果较好。与现有算法比较，本发明所提方法的检测性能随着天线数目的增加而增加，增加天线数目可以提升算法性能。
一种非高斯噪声 mimo 系统频谱感知方法

[发明专利]一种基于深度学习网络的雷达信号工作模式识别方法及系统-CN202010730420.0在审
发明人： 刘明骞;廖桂悦;宫丰奎;葛建华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于电子对抗中雷达信号的工作模式识别技术领域，公开了一种基于深度学习网络的雷达信号工作模式识别方法及系统，接收机接收雷达脉冲信号，聚集同一相参脉冲组内的脉冲，建立脉冲组；对同一脉冲组内的脉冲进行幅值拟合并对其做FFT变换，把脉冲描述字和频谱幅值作为初级特征；把初级特征用局部保持典型相关分析进行特征融合；将得到的特征向量输入基于光滑L0范数的稀疏深度置信网络，最后通过softmax进行分类识别。由于本发明在深度置信网络的基础上加入稀疏惩罚项，建立稀疏深度神经网络，增加了运算效率。由于本发明采用了光滑的函数来逼近范数，既解决了范数难以求解的问题，又获得了较好的稀疏效果。
一种基于深度学习网络雷达信号工作模式识别方法系统

[发明专利]一种高脉冲密度环境下雷达信号分选方法及系统-CN202010731268.8在审
发明人： 刘明骞;李坤明;宫丰奎;葛建华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于电子对抗中雷达信号分选技术领域，公开了一种高脉冲密度环境下雷达信号分选方法及系统，对接收到的雷达脉冲描述字按脉冲到达角进行划分，得到来自不同方位的多组脉冲序列；将每组脉冲序列的脉冲频域参数、脉冲宽度输入至级联结构自组织映射神经网络，得到初分选结果；对初分选结果使用改进的序列差值直方图算法，得到主分选结果；遍历主分选结果的组合情况，将脉冲频域参数、脉冲宽度、脉冲到达时间输入至长短时记忆网络进行重频鉴别，合并得到重频组变雷达。本发明可以有效实现高脉冲密度环境下常见的雷达信号(重频固定、重频参差、重频抖动、重频滑变、重频组变；等)的分选，且可以实现实际电磁环境下雷达信号的实时分选。
一种脉冲密度环境雷达信号分选方法系统

[发明专利]一种电磁信号智能协同识别方法及系统-CN202010632562.3在审
发明人： 刘明骞;杨珂;唐怀玉;郭兰图;李旭;宫丰奎;葛建华 -专利权人：西安电子科技大学;中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所）
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于电磁信号智能识别技术领域，公开了一种电磁信号智能协同识别方法及系统，对电磁信号进行智能表征，并作为后续深度学习网络的输入；在每个分布式传感器上构建基于DenseNet的特征融合网络对智能表征进行特征级融合；将网络训练得到的损失函数采用联邦学习网络架构进行融合并反馈回每个DenseNet网络进行训练；实施基于分布式决策级融合的电磁信号识别。当广义信噪比在10dB以上时，本发明对AM、FM、BPSK、QPSK、8PSK、2ASK、4ASK、2FSK和4FSK信号的识别率均在90％以上，可见本发明具有良好的识别性能。
一种电磁信号智能协同识别方法系统

[发明专利]一种基于卫星外辐射源的前向散射目标探测方法及系统-CN202010607806.2在审
发明人： 刘明骞;郑诗斐;宫丰奎;葛建华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明属于通信技术与信号处理技术领域，公开了一种基于卫星外辐射源的前向散射目标探测方法及系统，首先基于传统的卫星跟踪环路对接收到的信号进行处理，提取到基带信号，并作去直流处理；其次在线性正则域中利用矩形窗函数对接收信号中的多径信号等干扰进行抑制；然后基于线性正则变换对干扰抑制后的信号进行处理，并提取信号在线性正则域中的峰值作为检测量进行目标检测；最后利用线性正则变换和匹配滤波算法，提取峰值处坐标，从而估计出前向散射情况下目标的速度和高度。本发明在在信噪比对目标的检测和定位均有效可行的。本发明能够对基于卫星外辐射源的前向散射目标探测具有良好的探测性能。
一种基于卫星辐射源散射目标探测方法系统

[发明专利]一种多类型外辐射源照射下目标被动协同探测方法及系统-CN202010608660.3在审
发明人： 刘明骞;仪飞;宫丰奎;葛建华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明属于通信技术与信号处理技术领域，公开了一种多类型外辐射源照射下目标被动协同探测方法及系统，首先通过带通滤波器分离参考信道中的直达波信号，并对监测通道中信号进行直达波干扰和多径干扰的抑制，获得较为纯净的回波信号；然后对天线输出信号进行线性正则变换，并构造出基于线性正则变换的互模糊函数进行时延以及多普勒频移的估计；再根据接收站，目标，辐射源之间的空间几何关系将时延和多普勒转化为目标到接收站的距离和目标径向速度；最后选择合适的算法对不同辐射源的距离估计结果进行融合，并利用不同的径向速度合成目标的速度。当低信噪比时，本发明方法是有效可行的。
一种类型辐射源照射目标被动协同探测方法系统

[发明专利]一种基于多类型外辐射源的目标被动协同探测方法及系统-CN202010608681.5在审
发明人： 刘明骞;仪飞;宫丰奎;葛建华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明属于通信技术信号处理技术领域，公开了一种基于多类型外辐射源的目标被动协同探测方法及系统，首先通过带通滤波器分离参考信道中的直达波信号，并对监测通道中信号进行直达波干扰和多径干扰的抑制，获得较为纯净的回波信号；然后根据定位系统的空间几何关系，将与目标位置和速度有关的时延和多普勒参数用到接收站的距离以及目标径向速度表示，并构造出基于速度‑距离变换的互模糊函数，利用多类型外辐射源的直达波与回波分别用构建的反变换互模糊函数进行处理并获得目标的距离以及径向速度的估计值，并根据所估计的结果得出目标在三维空间中的位置和速度，从而实现目标的探测。当低信噪比时，本发明方法是有效可行的。
一种基于类型辐射源目标被动协同探测方法系统

[发明专利]MSK调制方式下Alpha稳定分布噪声参数的估计方法-CN201710489292.3有效
发明人：李兵兵;马境粒;刘明骞 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-06-24 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： H04B17/345 文献下载
摘要：本发明属于噪声参数估计技术领域，公开了一种MSK调制信号通过Alpha稳定分布衰落信道的噪声参数估计方法，包括：计算接收信号的经验特征函数；然后分别求出MSK信号和Alpha稳定分布噪声的特征函数；接着利用信号和噪声的独立性求出接收信号的特征函数；在任意两个相差比较小的时间点t1、t2上令接收信号的经验特征函数等于其特征函数联立方程组，通过对该方程组的求解，得到Alpha稳定分布噪声的特征参数和尺度参数的估计值。本发明在MSK调制信号通过Alpha稳定分布衰落信道时，对Alpha稳定分布噪声的特征参数和尺度参数具有良好的估计性能。
msk 调制方式 alpha 稳定分布噪声参数估计方法

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