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[发明专利]一种基于FFT的线性调频连续波雷达检测前参数估计方法-CN202110993506.7有效
发明人： 晋本周;王燕;申宇彤;李建峰;张小飞;吴启晖 -专利权人：江苏云禾峰智能科技有限公司
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于FFT的线性调频连续波雷达检测前参数估计方法，所述方法包括如下步骤：对快时间域和慢时间域进行格点划分，建立接收信号的观测模型，基于该模型对所有格点进行距离和多普勒参数估计；基于加权矩阵去除格点间的耦合，将所有格点对应目标参数的联合估计问题转化为各格点目标单独估计；建立参数估计问题的代价函数，基于一阶泰勒近似，得到参数估计的解析解；基于FFT计算参数估计解析解中的一阶导和二阶导，在此基础上得到参数估计结果。本发明方法能够在目标检测前对目标参数进行快速估计，使得基于已知参数下的“精准匹配”信号处理成为可能。
一种基于 fft 线性调频连续雷达检测参数估计方法

[发明专利]一种基于分布式无人机移动监测的干扰源直接定位方法-CN202010579364.5有效
发明人：李建峰;赵高峰;何益;晋本周;张小飞 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01S5/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分布式无人机移动监测的干扰源直接定位方法，首先，提取L(L≥4)个无人机监测节点接收的来自未知辐射源的辐射信号y；其次，对提取的辐射源信号进行离散傅里叶变换，得到信号频域表达式Y；接着，将多个监测站的频域数据进行合成，并建立和干扰源位置直接相关的代价函数；然后，多个无人机监测平台移动后重新监测，结合多次移动监测数据形成合成的代价函数；最后，基于相关法找出未知干扰源的位置。本发明采用多无人机监测平台，解决了传统频谱监测平台易受到地面因素影响的问题，并对数据进行分布式移动监测，实现了多无人机协同，运用直接定位方法对干扰源进行定位，提升了对干扰源的定位精度和鲁棒性。
一种基于分布式无人机移动监测干扰直接定位方法

[发明专利]一种同频多角度匹配的直接自定位方法、存储介质及设备-CN202310565491.3在审
发明人：李潘;李建峰;晋本周;张小飞;吴启晖 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01S5/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种同频多角度匹配的直接自定位方法、存储介质及设备，该直接自定位方法包括：载均匀线阵的无人机接收K个位置已知的同频锚节点辐射源信号，并对K个同频辐射源的方位角进行估计；对估计的K个同频辐射源的方位角进行随机排列，共有K的阶乘种可能性；同时，对空域中每个点，求出该点相对于同频辐射源的K个方位角；对空域中每个点计算该点相对于同频辐射源的K个方位角与每一种排列的K个同频辐射源的方位角估计值的欧式距离，将最短的欧式距离作为该点的损失函数；将损失函数最小的空域点作为无人机的自定位结果。本发明解决导航拒止下，利用同频辐射源实现高精度自定位，无需已知方位角度与辐射源位置的关联性即可进行定位。
一种角度匹配直接定位方法存储介质设备

[发明专利]基于协方差矩阵重构的辐射源定位方法、存储介质及设备-CN202310573294.6在审
发明人：李建峰;李潘;晋本周;张小飞;吴启晖 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G01S5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于协方差矩阵重构的辐射源定位方法、存储介质及设备，该辐射源定位方法包括：装载均匀线阵的无人机在K个位置分别接收Q个辐射源信号，并在无人机所处的每个位置对Q个辐射源进行方位角估计；根据辐射源的方位角估计值重构均匀线阵的线阵流形，根据重构的线阵流形重构接收协方差矩阵；根据重构的接收协方差矩阵进行特征值分解，获取重构噪声子空间，结合辐射源的导向矢量与噪声子空间的正交性，构造空间谱函数；通过穷尽搜索的方式找到空间谱函数的极值点，作为辐射源位置的估计值。本发明通过方位角信息对导向矢量和协方差矩阵进行重构，能够完全利用方位角的信息，具有更高的定位精度和性能。
基于协方差矩阵辐射源定位方法存储介质设备

[发明专利]一种粒子优化加权信号子空间拟合的阵列直接自定位方法-CN202310491115.4在审
发明人：曹仲康;李建峰;李潘;晋本周;张小飞 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G01S5/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种粒子优化加权信号子空间拟合的阵列直接自定位方法，包括：在定位区域分布信源以及用于接收信源信号的阵列，通过阵列采集数据的模型对多信源信号进行采集；对定位区域进行网格点均匀选取，并在每个网格点构造所有信源的特征矩阵；对采集的数据计算协方差矩阵，进行特征值分解，得到信号子空间，计算加权信号子空间拟合所需要的权值矩阵，结合特征矩阵进行加权信号子空间函数值拟合，选取函数值最大的点作为圆阵所在位置的初始估计；在初始估计位置附近随机选粒子，对各个粒子位置进行权重评估，归一化权重评估值，计算权重对粒子分布位置的加权平均和，得到圆阵位置估计结果。相比于传统方法，本发明的定位估计值的误差方差最小。
一种粒子优化加权号子空间拟合阵列直接定位方法

[发明专利]基于降维多重信号分类算法的信号AOA和TOA联合估计测向方法-CN202310459298.1在审
发明人：李建峰;邓韦明;李潘;晋本周;张小飞 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G01S5/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于降维多重信号分类算法的信号AOA和TOA联合估计测向方法，包括：将均匀线阵接收到的超宽带多径信号的时域信号转化为频域形式，构建接收信号的频域模型；计算频域模型的协方差矩阵，获取噪声子空间，结合信号导向矢量的正交关系，构造二维MUSIC谱峰函数；对二维MUSIC谱峰函数进行降维处理，通过一维角度搜索，估计超宽带多径信号的AOA，并通过估计的入射角度估计TOA，实现对超宽多径信号的主径信号角度的判别。本发明具有高精度的TOA和AOA估计，同时相比于二维多重信号分类算法计算复杂度大大降低，并且该方法可以不依赖于发射信号的采样值分辨主径信号。
基于多重信号分类算法 aoa toa 联合估计测向方法

[发明专利]基于无人机的联合自定位和姿态估计方法、存储介质及设备-CN202310560695.8在审
发明人：李潘;李建峰;晋本周;张小飞;吴启晖 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无人机的联合自定位和姿态估计方法、存储介质及设备，该联合自定位和姿态估计方法包括：装载阵列传感器的无人机接收K个位置已知的锚节点辐射源的信号，并对K个锚节点辐射源进行方位角估计；根据方位角估计值以及各锚节点辐射源的位置坐标，利用最小二乘准则构建以无人机位置和姿态为变元的优化函数；利用不等关系消除优化函数中的无人机位置变元，构造仅以姿态为变元的优化函数；利用一维搜索以姿态为变元的优化函数，得到最优无人机姿态和无人机自身位置。本发明无需额外载荷即可实现高精度姿态角确定，同时实现了自定位与姿态角确定，贴合导航拒止场景，运作成本低廉，工程应用价值十分重大。
基于无人机联合定位姿态估计方法存储介质设备

[发明专利]离网格条件下基于稀疏恢复的快速DOA估计方法-CN202310010057.9在审
发明人： 晋本周;徐伊琳 -专利权人：青岛经纬智联电子科技有限公司
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明提出了一种离网格条件下基于稀疏恢复的快速DOA估计方法，所述方法包括：在空间频率域划分格点，基于二阶泰勒展开对所有格点对应目标的空域频移参数进行估计，根据参数估计结果建立接收信号的稀疏观测模型；对接收信号进行加窗处理，使得各信号在空域近似正交，假设各格点附近均存在到达信号，基于快速傅里叶变换计算解析表达式中的各项，快速实现所有格点对应信号的DOA估计，基于估计结果，建立接收信号的修正观测模型；基于广义消息传递，对修正模型求解，得到对各信号复幅度的重构结果。本发明能够在未知信号数目条件下，基于稀疏恢复快速实现各信号的DOA估计。
网格条件下基于稀疏恢复快速 doa 估计方法

[实用新型]一种信号接收的aiot天线组件-CN202223374209.3有效
发明人： 晋本周 -专利权人：青岛经纬智联电子科技有限公司
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： H01Q1/42 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种信号接收的aiot天线组件，包括转动安装在路由器机壳侧面的aiot天线主体，所述路由器机壳的侧面安装有基座，且基座的一侧对称固定有两个旋转座，所述aiot天线主体的底端转动安装在两个旋转座之间，所述aiot天线主体和其中一个旋转座之间设置有旋转限位机构；本实用新型通过对现有的aiot天线进行改进，在其底部设置了旋转限位机构，使得操作人员在完成aiot天线的旋转调节后，可通过旋转限位机构对aiot天线起到有效限位的作用，防止aiot天线后期因外界异物的擦碰而再次发生旋转，提高aiot天线使用时的稳定性，同时该旋转限位机构易于操作，不影响后期操作人员对aiot天线的再次旋转调节。
一种信号接收 aiot 天线组件

[实用新型]一种角度可调的Aiot智能天线-CN202223280897.7有效
发明人： 晋本周 -专利权人：青岛经纬智联电子科技有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： H01Q1/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种角度可调的Aiot智能天线，包括外壳，在所述外壳的底部设置有的散热板，所述散热板内设置有防尘机构，该防尘机构包括：过滤组件，设置在所述散热板的内侧，并与散热板呈贴合状，所述过滤组件的横截面大于或等于散热板的区域；夹持组件，设置在所述外壳的底端，而过滤组件安装在夹持组件的内侧，所述夹持组件包括底板，在底板的顶部固定有限位板，该限位板的顶部朝向底部方向开设有槽，过滤组件卡入槽内；设计的防尘机构，不仅能够保证散热孔正常的散热，还能够将灰尘进行过滤防护，避免大量灰尘进入设备内造成的损伤，同时在后期的维护中，也方便将过滤网拆卸清理，操作起来十分方便，并且整体结构简单，具有较强的实用性。
一种角度可调 aiot 智能天线

[发明专利]一种数据知识双驱动的射频指纹识别方法与系统-CN202310133506.9在审
发明人：周福辉;张子彤;袁璐;丁锐;晋本周;吴启晖;宋新超;陆志宏 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： H04W12/79 文献下载
摘要：本发明提供一种数据知识双驱动的射频指纹识别方法与系统，其中方法包括采集射频指纹数据；构建对应的类别标签文件和射频指纹识别领域知识文件，并在接收信号中加入噪声；构建射频指纹识别输入数据；构建数据知识双驱动的射频指纹识别网络模型；训练射频指纹识别网络模型；利用剩余射频指纹识别输入数据输入保存的射频指纹识网络模型，输出分类结果。本发明利用了射频指纹识别领域的协议知识，引入注意力机制来弥补卷积核只能提取局部特征和难以获取数据位置信息的缺陷，提升低信噪比情况下的射频指纹识别准确度，加快射频指纹识别网络模型的收敛速度，降低识别过程中同批次射频设备之间的混淆。
一种数据知识驱动射频指纹识别方法系统

[发明专利]一种基于动态贝叶斯网络的群目标意图识别方法及系统-CN202211605577.6在审
发明人：孔波;陈坤杰;陆翔;赵家兴;晋本周;周福辉 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态贝叶斯网络的群目标意图识别方法及系统，所述方法包括：获取雷达探测信息包含的n个目标的属性和状态信息，提取与目标意图相关联的目标特征属性构成状态集合；将目标意图作为贝叶斯网络根节点，将与目标意图相关联的目标特征属性作为贝叶斯网络根节点下的子节点，基于各子节点之间的依赖关系获得贝叶斯网络拓扑结构；基于历史数据并结合专家知识确定各意图先验概率、条件概率和状态转移概率，确定动态贝叶斯网络模型；获取各特征属性相应的观测数据并进行预处理，确定节点变量对应的状态，基于动态贝叶斯网络模型进行意图识别。本发明的方法能实现在空间群层次上对目标蜂群进行分群，并同时在功能群层次上进行意图推理。
一种基于动态贝叶斯网络目标意图识别方法系统

[发明专利]一种基于辐射源知识图谱的空中目标意图识别方法-CN202211461063.8在审
发明人：周福辉;胡林圣;袁璐;李怡昊;丁锐;晋本周;吴启辉 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于辐射源知识图谱的空中目标意图识别方法，包括获取专家辐射源数据和采集仿真辐射源数据；计算仿真辐射源数据的目标参数；构建辐射源知识图谱本体；基于辐射源知识图谱本体抽取辐射源知识；对抽取得到的辐射源知识进行融合和加工；训练知识图谱嵌入模型；计算目标属性特征的聚合表示；预测函数输出目标意图概率；通过对预测函数和知识图谱嵌入模型联合目标学习实现基于辐射源知识图谱的空中目标意图识别优化。显著提高了空中目标的意图识别准确率，提升了意图识别结果的可解释性。
一种基于辐射源知识图谱空中目标意图识别方法

[发明专利]基于Softmax多分类网络的空中目标自适应分段轨迹识别方法及系统-CN202211416765.4在审
发明人：孔波;陈坤杰;陆翔;周福辉;晋本周 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于Softmax多分类网络的空中目标自适应分段轨迹识别方法及系统，包括：通过滑窗在时间上遍历整条复杂轨迹序列，在窗内利用设计的拟合方程，对窗内轨迹进行拟合，得到方程参数；基于方程参数训练Softmax分类网络模型，基于网络模型对窗内轨迹样式识别；基于Haar小波重构对识别结果进行修正，消除离散错误识别结果。本发明解决了对于复杂轨迹样式识别效果差的问题，可以有效对复杂轨迹样式进行自适应分段识别。
基于 softmax 分类网络空中目标自适应分段轨迹识别方法系统

[发明专利]一种脉冲体制1-比特雷达非线性目标重构问题降维方法-CN201910284211.5有效
发明人： 晋本周;李建峰;李泽昊 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-04-10 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种脉冲体制1‑比特雷达非线性目标重构问题降维方法，包括如下步骤：接收端，在模拟域对每个脉冲的接收回波分别进行移相，实现对目标多普勒的搬移；对单帧采样后得到的1‑比特数据立方体进行线性处理，分别在三个域完成对目标信号能量的积累，得到线性处理后的数据立方体；对线性处理后的数据立方体，保留目标所在多普勒区间内的数据，完成非匹配谐波抑制；对非匹配谐波抑制后的数据立方体进行三维恒虚警预检测，得到预检测目标点迹信息；基于预检测点迹所在的多普勒、空域和距离单元编号，计算降维观测矩阵，代替原始观测矩阵，获得1‑比特雷达降维观测模型。本发明解决由于信号观测模型维度过高常规非线性重构算法无法求解的问题。
一种脉冲体制比特雷达非线性目标问题方法

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