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[发明专利]一种基于超分辨成像的雷达散射截面积测量方法-CN202110945011.7有效
发明人：廖可非;任雯欣;王海涛;欧阳缮;张静;李秀平;施兴相 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超分辨成像的雷达散射截面积测量方法，涉及雷达测量领域，该方法通过超分辨成像得到高分辨率的图像信息，近而反演得到高精度的RCS测量值，在阵列三维合成孔径雷达系统中，该方法主要包括如下步骤：（1）初始化参数；（2）获取回波数据；（3）三维超分辨成像；（4）提取散射中心；（5）反演得到目标远场RCS；（6）计算目标RCS的真实值。该方法利用虚拟面阵与发射带宽信号参数得到三维成像的传统分辨率，根据需求对目标场景的采样间隔进行设置，对成像场景进行超分辨采样得到高分辨图像，近而反演得到更加精确的RCS。
一种基于分辨成像雷达散射截面测量方法

[发明专利]卫星导航接收机及其抗远近效应的方法和室内定位方法-CN201710066955.0有效
发明人：孙希延;陈洪瑀;纪元法;纪春国;符强;王守华;严素清;邓洪高;欧阳缮;廖桂生 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2017-02-06 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01S19/29 文献下载
摘要：本发明适用于卫星导航领域，尤其涉及一种卫星导航接收机及其抗远近效应的方法和室内定位方法。卫星导航接收机包括依次相连的天线单元、射频单元、基带信号处理单元、控制与信息处理单元和人机交互单元，所述基带信号处理单元具有远近效应抑制单元，所述远近效应抑制单元包括信号重构模块、弱卫星信号跟踪模块和至少一个强卫星信号跟踪模块，强卫星信号跟踪模块包括第一自相关模块、第一互相关模块、第一减法器和第二减法器，弱卫星信号跟踪模块包括第二自相关模块、第二互相关模块、第三减法器和第四减法器。本发明能增强卫星导航接收机的抗远近效应能力。
卫星导航接收机及其远近效应方法室内定位

[发明专利]一种卫星导航信号模拟器及其模拟方法-CN201710036823.3有效
发明人：纪元法;姜东方;甄卫民;孙希延;陈奇东;符强;王守华;严素清;邓洪高;欧阳缮 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2017-01-18 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G01S19/23 文献下载
摘要：本发明适用于卫星导航领域，提供了一种卫星导航信号模拟器及其模拟方法。所述卫星导航信号模拟器包括依次连接的处理器、物理通道时分复用模块、数模转换模块、射频上变频模块和信号发射模块。本发明的卫星导航信号模拟器可以充分利用硬件资源、降低开发成本、可移植性强、系统易于升级，方便在同一套硬件平台上实现多导航系统模拟器的设计，对于卫星导航信号接收机开发、验证、测试具有广泛的应用前景。另外，通过产生连续的多个导航系统的卫星信号，可以实现多导航系统导航接收机组合定位，并且定位结果可以与模拟器中设定的轨迹进行比对，可用于高端接收机性能测试、研发以及导航信号体制的研究。
一种卫星导航信号模拟器及其模拟方法

[发明专利]一种基于增量学习的辐射源个体与设备型号识别方法-CN202310471104.X在审
发明人：谢跃雷;谢星丽;曾浩南;梁文斌;王胜;郝婉瑞;邓景宇;李天佳;蒋俊正;欧阳缮;廖桂生 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增量学习的辐射源个体与设备型号识别方法，包括：1）采用宽带接收机接收无线通信设备的辐射源信号：计算信号的差分星座轨迹图；3）对差分星座轨迹图进行密度处理；4）训练原多任务卷积神经网络模型；5）将训练好的卷积神经网络模型记为，作为增量学习的原模型；6）添加新类、进行增量学习训练；7）保存，作为下次通信辐射源个体识别的新模型。这种方法能加快模型收敛速度，节约训练时间和空间资源，并且增量学习训练所用的数据集能够实现数据重现，有效保留了对原样本类别的分类能力，能减少增量训练的数据量、缩短训练时间和节约空间内存。
一种基于增量学习辐射源个体设备型号识别方法

[发明专利]频率扫描阵列逆合成孔径雷达目标成像方法-CN202110137176.1有效
发明人：谢宁波;贾新迪;廖可非;欧阳缮;王海涛;王辉 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种频率扫描阵列逆合成孔径雷达目标成像方法，将频率分集的思想应用在使用频率扫描阵列的ISAR成像雷达上，通过发射多个单频信号并结合频率合成技术，实现用于频率扫描阵列的ISAR目标成像方法，既可以形成波束指向目标，又可以克服无法发射宽带信号的限制，实现对运动目标的二维成像。
频率扫描阵列合成孔径雷达目标成像方法

[发明专利]一种基于图信号处理的雷达目标距离估计方法-CN202110943309.4有效
发明人：廖可非;余泽锐;蒋俊正;谢宁波;王海涛;欧阳缮 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G01S13/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图信号处理的雷达目标距离估计方法，该方法对所有阵元进行图信号构建，使两两阵元之间的相位信息能够在图傅里叶变换中起更好的特征分解的作用从而获得更好的目标距离估计结果，并使用多个单频信号完成频率分集宽带信号的合成，完成了多目标距离估计，降低了系统复杂度。采用全连接的邻接矩阵As图信号的方式进行目标距离估计，时间和空间复杂度与稀疏连接图信号目标距离估计方法一样，得到的结果归一化结果更好，引入图信号处理的方法用于目标距离估计中，得到新的目标距离估计方法，通过加入阵元排列下阵元之间的位置差关系对方位向进行估计，达到联合估计的效果。
一种基于信号处理雷达目标距离估计方法

[发明专利]基于涡旋电磁波的旋翼目标特征分析及提取方法-CN202011506299.X有效
发明人：谢跃雷;许强;刘信;蒋平;易国顺;邓涵方;肖潇;蒋俊正;欧阳缮;廖桂生 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G01S13/58 文献下载
摘要：本发明公开了基于涡旋电磁波的旋翼目标特征分析及提取方法，其特征是，包括如下步骤：S1建立涡旋电磁波对旋翼目标的回波数学模型；S2回波信号的特征分析；S3分别发射正负模态数的涡旋电磁波，计算回波信号中的总多普勒；S4和差运算；S5改变涡旋电磁波模态数，重复步骤S3、S4；S6整理微多普勒频率和旋转多普勒频率。这种方法能分离出微多普勒频率和旋转多普勒频率，对旋翼目标的探测和识别准确率高。
基于涡旋电磁波目标特征分析提取方法

[发明专利]一种合成孔径雷达的分布式压缩感知并行成像方法-CN202110943300.3有效
发明人：廖可非;郑灿;王海涛;欧阳缮;蒋俊正;谢跃雷 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种合成孔径雷达的分布式压缩感知并行成像方法，通过获得距离向和方位向稀疏观测的回波矩阵；对获得的回波矩阵进行Spark分布式CS算法距离向并行重构的Map阶段；再进行Spark分布式CS算法方位向并行重构的Map阶段，获得重构数据，完成稀疏数据的整个重构阶段。该方法应用Apache计算平台中的Spark分布式计算框架，将稀疏观测的目标回波数据按行分别划分成若干个行向量，并将这些行向量进行分区，使用Spark不同的Executor进行距离向分布式并行重构；将距离向重构的数据按列分别划分成若干个列向量，并将这些列向量进行分区，使用Spark不同的Executor进行方位向分布式并行重构；最后将各个Executor的处理结果聚合起来，通过fftshift操作，完成SAR的压缩感知算法快速计算。
一种合成孔径雷达分布式压缩感知并行成像方法

[发明专利]一种基于阵元与阵间频偏联合设计的FDA解除模糊成像方法-CN202310249796.3在审
发明人：廖可非;黄欣怡;谢宁波;李晶晶;王海涛;欧阳缮;纪元法;孙希延;廖桂生 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明涉及雷达信号处理技术领域，针对传统频率分集阵列波束图的距离‑角度耦合引起的目标定位和成像模糊，采用随机频偏解除模糊需要较多阵元的问题，提出了一种基于阵元内频率偏置和阵元间频率偏置联合设计的FDA结构，将传输能量聚焦在期望的距离‑角度区域来实现距离‑角度解耦，并且通过增加阵元内频率增量个数设计，无需增加阵元数目而提高目标无模糊限制，频率增量个数由传统FDA的N个增加为个，无模糊数量级可以大大增加，对目标无模糊的容忍度更大。通过阵元和阵间频偏设计优化参数无需复杂的成像算法即可实现解除模糊成像。
一种基于阵间频偏联合设计 fda 解除模糊成像方法

[发明专利]一种联合时间顶点节点变图滤波器的优化设计方法-CN202010474645.4有效
发明人：蒋俊正;冯海荣;欧阳缮;谢跃雷;卢军志;池源;黄炟鑫 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开一种联合时间顶点节点变图滤波器的优化设计方法，所述方法为首先提出联合时间顶点节点变图滤波器，然后提出有效的滤波器优化设计方法，该方法将联合时间顶点节点变图滤波器的设计归结为最小二乘优化问题，求解出设计自由度更大，整体性能更好的联合时间顶点节点变图滤波器，并将设计得到的滤波器应用到逆滤波去噪问题中。依据这种方法设计的滤波器具备更高的设计自由度、更好的整体特性，对网络实测数据进行逆滤波去噪时有更好的效果。
一种联合时间顶点节点滤波器优化设计方法

[发明专利]一种基于频率分集阵列的逆合成孔径成像方法-CN202211573336.8在审
发明人：廖可非;王珍博;施兴相;黄欣怡;王海涛;纪元法;欧阳缮;廖桂生 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频率分集阵列的逆合成孔径成像方法，截取FDA对某一目标扫描周期内的有效时段，重复发射该有效时段，并将形成的重复信号作为ISAR的发射波束。该方法通过将指向其他无用方向的时段利用起来，针对需要被探测的方向持续性的发射能聚焦的波束，从而达到稳定跟踪的效果。并且以该方法产生的波束也解决了FDA存在的距离角度耦合问题，同时持续的FDA波束可获得距离向分辨能力，并通过目标与雷达之间的相对运动获得方位像分辨能力，这使雷达成像系统具备了二维成像的能力，最终利用成像算法对目标进行二维成像。
一种基于频率分集阵列合成孔径成像方法

[发明专利]一种去信道特征的IEEE802.11a信号辐射源识别方法-CN202211554365.X在审
发明人：谢跃雷;曾浩南;王胜;谢星丽;梁文斌;李天佳;邓景宇;郝婉瑞;蒋俊正;欧阳缮;廖桂生 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04W12/79 文献下载
摘要：本发明公开了一种去信道特征的IEEE802.11a信号辐射源识别方法，包括如下步骤：1）采集待识别的IEEE802.11a设备信号；2）时域训练序列提取；3）训练LMS滤波器；4）信道均衡处理；5）训练神经网络；6）设备身份识别。这种方法具有抗干扰性强、识别率高、实现难度小的优点。
一种信道特征 ieee802 11 信号辐射源识别方法

[发明专利]一种针对组网雷达多目标ISAR成像的二维资源分配方法-CN201911083129.2有效
发明人：廖可非;杜毅;欧阳缮;李晶晶;李长树;白钊铭 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2019-11-07 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对组网雷达多目标ISAR成像的二维资源分配方法，涉及相控阵雷达逆合成孔径雷达成像技术领域，解决的技术问题是如何在雷达组网条件下，针对多目标成像任务合理的分配雷达系统的时间和孔径资源，以提升雷达系统的整体性能。该方法在对目标特征认知的基础上，确定目标分辨率的要求，在此基础上结合稀疏ISAR成像技术与雷达方程确定目标成像所需要的时间和孔径资源，然后通过针对分布式组网雷达系统的多目标成像的二维资源调度模型，实现对组网雷达系统的资源分配，最终通过交替观测并获取目标回波信号，以实现多雷达对多目标的逆合成孔径成像任务。本发明从时间和孔径两个角度考虑了资源的分配，提高了资源的利用率，提升系统整体性能。
一种针对组网雷达多目标 isar 成像二维资源分配方法

[发明专利]一种角度差分QAM解调方法和解调器-CN201710239849.8有效
发明人：谢跃雷;李永强;杨子靖;甘梓兴;郑兆飞;万杰;欧阳缮;晋良念;刘庆华;蒋俊正;丁勇 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2017-04-13 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H04L27/38 文献下载
摘要：本发明公开一种角度差分QAM解调方法，利用了信道快速变化过程中，两个相邻的码元所经历的信道也基本一致，变化微小这一特性，将所需发送数据映射到IDQAM的星座图上，并将已知的初始码元作为发送的第一个码元，即首先发送一个已知码，根据IDQAM解调规则，将接收信号所包含的信息解调出来。本发明能够克服传统角度差分QAM在无线通信信道下只能相干解调的局限性。IDQAM解调方式只需发送一个已知码元，通过一个可以随解码过程滑动的解码窗，就可以解调全部信号，从而提高了通信系统性能。
一种角度 qam 解调方法解调器

[发明专利]基于重采样优化粒子群算法的层状介质反演方法-CN201911232455.5有效
发明人：刘庆华;阳佳慧;欧阳缮;吴丙森;晋良念;谢跃雷;陈紫强 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开一种基于重采样优化粒子群算法的层状介质反演方法，首先根据先验信息确定待测层状区域的层数以及介电常数的大致范围；其次建立层状介质模型，并通过波速公式建立各层厚度和介电常数的关系；接着对测点进行反演。利用重采样优化粒子群算法对目标函数进行求解，不断调整层状介质模型，寻找最优解，最终获得各个测点的介质参数信息；最后将所有测点的反演结果整合，得到待测层状区域的地质信息。本发明利用重采样优化粒子群算法，实现了对层状介质的反演。本发明具有计算简单，易于实现，结果精确，稳定性强的特点。
基于采样优化粒子算法层状介质反演方法

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