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[发明专利]一种基于GPU的虚假场景干扰信号仿真并行实现方法-CN202110357392.7有效
发明人：叶乐炜;董春曦;董阳阳;饶鲜;魏青 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G01S7/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GPU的虚假场景干扰信号仿真并行实现方法，包括：得到雷达截获脉冲信号数据；将虚假场景干扰信号参数值和雷达截获脉冲信号数据存储到GPU的常量存储器中；基于第一核函数的GPU线程，得到第一核函数的每个线程块的当前散射点干扰信号所需要的附加延时和补偿相位以矩阵数组形式存入GPU的常量存储器中；基于第二核函数的GPU线程，得到第二核函数的每个线程块中当前散射点干扰信号；基于叠加合成模型，将当前散射点干扰信号进行叠加合成处理得到整体虚假场景干扰信号。本发明方法能够在复杂庞大雷达数据、没有硬件支持条件下，完成对虚假场景干扰信号的调制产生，具备较好的可移植性和可扩展性。
一种基于 gpu 虚假场景干扰信号仿真并行实现方法

[发明专利]基于卷积去噪和Resnet50的雷达信号调制识别方法-CN202310147825.5在审
发明人：董春曦;葛鑫;郑晓波;高智鑫;黄程;董阳阳;饶鲜;王贤骅 -专利权人：西安电子科技大学;中国电子科技集团公司第二十九研究所
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积去噪和Resnet50的雷达信号调制识别方法，本发明的实现方案为：对雷达信号进行时频分析；生成训练集；构建卷积去噪自编码器网络；训练卷积去噪自编码器网络；构建深度残差神经网络19‑Resnet50；利用迁移学习策略训练深度残差神经网络19‑Resnet50；识别雷达信号脉内调制类型。本发明利用卷积去噪自编码器网络实现了低信噪比下的雷达信号时频图像去噪，提高了雷达信号时频特征图像质量；本发明利用深度残差神经网络19‑Resnet50提取更深的图像分类特征，能够在低信噪比环境下对多种雷达信号脉内调制类型进行识别，具有抗噪能力强，识别雷达信号种类多，识别正确率高的优点。
基于卷积 resnet50 雷达信号调制识别方法

[发明专利]利用麻雀算法优化卷积神经网络的抗干扰效果评估方法-CN202310179144.7在审
发明人：董春曦;李梦瑶;张立东;秦玉勋;董阳阳;冯家琛;陈思阳;饶鲜 -专利权人：西安电子科技大学;中国人民解放军93209部队
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用麻雀算法优化卷积神经网络的抗干扰效果评估方法，旨在解决评估指标权重以及卷积神经网络超参数需要人为设置的问题。本发明的实现步骤包括：利用熵权法对抗干扰评估指标赋权重值；生成训练集；构建卷积神经网络；利用麻雀算法优化卷积神经网络超参数；训练卷积神经网络；对抗干扰效果进行评估。本发明具有不需要人为设置评估指标权重以及卷积神经网络超参数，就可以提高抗干扰效果评估准确性的优点。
利用麻雀算法优化卷积神经网络抗干扰效果评估方法

[发明专利]雷达辐射源个体识别方法、装置、电子设备及其存储介质-CN202010097575.5有效
发明人：饶鲜;张玲;董春曦;董阳阳;孙霆 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-02-17 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种雷达辐射源个体识别方法、装置、电子设备及其存储介质，方法包括：获取雷达辐射源包络图像集，所述雷达辐射源包络图像集包括雷达辐射源包络训练图像集、雷达辐射源包络验证图像集、雷达辐射源包络测试图像集；构建卷积神经网络模型，根据所述雷达辐射源包络训练图像集、所述雷达辐射源包络验证图像集对所述卷积神经网络模型进行训练、验证得到训练好的卷积神经网络模型；将所述雷达辐射源包络测试图像集输入至所述训练好的卷积神经网络模型得到雷达辐射源个体识别率。本发明通过构建的卷积神经网络模型可以实现机器自动提取雷达个体特征，克服了传统雷达辐射源个体识别中人工提取特征过程繁琐、更新数据库缓慢等缺点。
雷达辐射源个体识别方法装置电子设备及其存储介质

[发明专利]雷达干扰效果评估方法、装置、电子设备及其存储介质-CN202010097584.4有效
发明人：饶鲜;周姝婧;董春曦;董阳阳;毛昱 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-02-17 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F18/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种雷达干扰效果评估方法、装置、电子设备及其存储介质，方法包括：构建并训练多尺度卷积神经网络模型得到训练好的多尺度卷积神经网络模型；获取干扰前的雷达波形单元幅度序列，利用训练好的多尺度卷积神经网络模型，从干扰前的雷达波形单元幅度序列中获取第一跟踪波形单元个数；获取干扰后的雷达波形单元幅度序列，利用训练好的多尺度卷积神经网络模型，从干扰后的雷达波形单元幅度序列中获取第二跟踪波形单元个数；根据第一跟踪波形单元个数、第二跟踪波形单元个数计算雷达的干扰效果。本发明将干扰前后的雷达波形单元幅度序列与多尺度卷积神经网络相结合，计算干扰机对雷达的干扰效果，使得本发明不仅实现了在线评估，还实现了高可靠性、高鲁棒性的评估。
雷达干扰效果评估方法装置电子设备及其存储介质

[发明专利]基于位置调制和增益调制的散射波干扰方法-CN202310333286.4在审
发明人：董春曦;王玉叶;李文博;何雯静;董阳阳;饶鲜;王贤骅 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G01S7/38 文献下载
摘要：本发明公开一种基于位置调制和增益调制的散射波干扰方法，其实现步骤为：对干扰机截获雷达时域信号进行相位调制，对相位调制后的信号进行位置调制，对位置调制后的信号进行增益调制，将增益调制后的信号转发到干扰机照射区域形成散射波干扰。本发明可用于对SAR的散射波干扰，采用距离向调制系数和方位向调制系数，分别对散射波干扰信号进行位置调制，再利用增益调制系数对散射波干扰信号进行增益调制，不仅实现了干扰图像对目标区域的覆盖，还使得干扰图像亮度与环境亮度相近，增加了SAR从成像结果中识别出散射波干扰的难度。
基于位置调制增益散射干扰方法

[发明专利]一种基于噪声卷积的雷达干扰的FPGA实现方法及系统-CN202110224748.X有效
发明人：田庆涛;董阳阳;杨文付;董春曦;饶鲜;秦洋瑞;葛鑫;赵成义 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01S7/38 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于噪声卷积的雷达干扰的FPGA实现方法及系统，射频收发模块可直接完成从射频端到基带信号、从基带信号到射频端的处理流程，可直接对覆盖波段内的雷达信号进行干扰信号的生成，工程实现快速高效，具有很大的工程实践意义，并且本发明使用数字射频存储技术，对真实的雷达发射信号进行存储，来进行噪声卷积干扰信号的生成，和雷达的发射信号有较高的相干性，进行匹配滤波时，可获得较好的匹配滤波增益，节省了干扰机的能量，具有很好的工程实现价值。
一种基于噪声卷积雷达干扰 fpga 实现方法系统

[发明专利]基于直觉梯形模糊多属性决策的雷达干扰效果评估方法-CN202110241763.5有效
发明人：饶鲜;甘佳霖;李辰;沈嘉琦 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于直觉梯形模糊多属性决策的干扰效果评估方法，实现步骤为：构造雷达干扰属性决策矩阵；构造直觉梯形模糊决策矩阵；基于熵权法计算受干扰雷达每个属性的权重；采用直觉梯形模糊多属性决策方法计算干扰效果评价值。本发明通过五级语言变量{极差，差，中，好，极好}中的一种对每次干扰时雷达的每个属性进行评价得到评价结果，并与直觉梯形模糊多属性决策方法计算得到每次干扰的干扰效果评估结果，解决了已有技术不能用于评估系统无法获取受干扰雷达属性的实数参数的干扰效果评估场景的问题。
基于直觉梯形模糊属性决策雷达干扰效果评估方法

[发明专利]利用粒子群算法生成的间歇采样调相干扰波形方法-CN202310138545.8在审
发明人：董春曦;何茜;李明;袁建林;朱燕;张波;张连炜;饶鲜 -专利权人：西安电子科技大学;桂林长海发展有限责任公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粒子群算法生成的间歇采样调相干扰波形方法，旨在解决现有技术间歇采样调相转发技术所获得的目标函数容易陷入局部最优解，导致间歇采样波形生成时获得的干扰参数较差的缺陷。本发明的实现步骤包括：生成三种不同的雷达信号组成的样本集；生成粒子群的目标函数；利用粒子群算法优化间歇采样干扰信号的干扰参数码元宽度与采样时间；利用优化后的最优的干扰参数生成对应的间歇采样调相干扰信号。本发明具有不需要建立干扰波形库，通过粒子群算法就可以获得最优的间歇采样调相干扰波形的优点。
利用粒子算法生成间歇采样调相干扰波形方法

[发明专利]基于残差卷积自编码器的电子对抗目标威胁评估方法-CN202310147824.0在审
发明人：董春曦;路宵;赵耀东;何雯静;黄子纯;董阳阳;饶鲜;王贤铧 -专利权人：西安电子科技大学;中国电子科技集团公司第二十九研究所
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差卷积自编码器的电子对抗目标威胁评估方法，旨在解决现有技术需要人为设置权重系数的问题，以及需要完整数据集才能有效进行威胁评估的问题。本发明的实现步骤包括：生成含有9个电子对抗目标特征参数的训练集；搭建具有17个网络层的能够处理不完整数据集的残差卷积自编码器；将训练集输入到残差卷积自编码器中，利用反向传播梯度下降法，迭代更新残差卷积自编码器的各层参数，得到训练好的残差卷积自编码器；(4)将待评估威胁程度的样本输入到训练好的残差卷积自编码器中，输出威胁程度的评估等级。本发明具有不需要人为设置权重系数和不依赖完整数据集就可以有效进行威胁评估的优点。
基于卷积编码器电子对抗目标威胁评估方法

[发明专利]一种在线优选域与域内决策结合的雷达抗干扰决策方法-CN202310139832.0在审
发明人：董春曦;苏欣桐;杨熔;郑瑞超;孙宇峥;饶鲜;董阳阳;王贤铧 -专利权人：西安电子科技大学;北京电子工程总体研究所
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种在线优选域与域内决策结合的雷达抗干扰决策方法。旨在解决传统雷达抗干扰决策方法抗干扰收益值低的问题以及传统抗干扰决策方法难以适应干扰状态较多、抗干扰措施数量较多场景的问题。本发明的实现步骤包括：利用模板匹配技术在线确定雷达抗干扰决策域；生成抗干扰效益值序列；生成雷达抗干扰决策域内抗干扰决策结果。本发明在保证决策性能的情况下，直接选择抗干扰效益值序列最大的抗干扰措施作为抗干扰决策结果，极大提高时间效率以及抗干扰收益，便于实际场景应用。
一种在线优选域内决策结合雷达抗干扰方法

[发明专利]基于支持向量机的一维距离像目标识别方法-CN202210107842.1有效
发明人：饶鲜;秦洋瑞;李明;董阳阳;董春曦;毛昱;蒋志衡;李小鹏;赵成义 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于支持向量机的一维距离像目标识别方法，其实现步骤是：1、获得目标一维距离像，2、确定目标一维距离像中的噪声区域，3、根据噪声区域和虚警率设置判别门限，4、根据判决门限从背景噪声中提取目标区域，5、利用主成分分析法PCA，对目标区域中的数据进行降维处理，得到特征矩阵，6、生成训练集，7、训练支持向量机分类器，8、对待识别目标一维距离像进行目标分类，本发明根据噪声区域设置判决门限提取出一维距离像种的目标区域，能够在复杂电磁环境中保证目标识别率。
基于支持向量距离目标识别方法

[发明专利]一种对合成孔径雷达快速场景欺骗干扰的方法-CN202110357424.3有效
发明人：姜炎文;董春曦;董阳阳;饶鲜;魏青 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G01S7/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种对合成孔径雷达快速场景欺骗干扰的方法，方法包括：产生预设虚假场景的干扰调制模板，虚假场景包括若干所述预设虚假场景，所述干扰调制模板包括散射系数调制模板、相位补偿模板和延时量模板；截获雷达信号，按照所述散射系数调制模板、所述相位补偿模板和所述延时量模板对所述雷达信号进行调制，以得到经过调制处理的干扰信号；干扰机发射经过调制处理的干扰信号，以对合成孔径雷达实施干扰。本发明采用基于模板调制的干扰方法，通过近似处理将处于相同距离向与方位向的假目标按照相同的参数进行调制，只需要确定干扰模板中第一行散射点的相位与第一列散射点的延时量，即可以确定所有散射点的调制系数，降低了计算复杂度。
一种合成孔径雷达快速场景欺骗干扰方法

[发明专利]基于二维特征向量的抗抖动脉冲重复间隔分选方法-CN202310141336.9在审
发明人：饶鲜;付驰;张立东;秦玉勋;张煜;杨舒涵;陈文哲;董阳阳 -专利权人：西安电子科技大学;中国人民解放军93209部队
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二维特征向量的抗抖动脉冲重复间隔分选方法，其实现步骤为：使用方正弦插值算法估计脉冲到达时间序列的潜在PRI值，并通过脉冲到达时刻和PRI估计值两项参数构建二维特征向量，利用二维特征向量对脉冲到达时间序列进行匹配统计，通过统计的方式减小抖动PRI调制信号对分选造成的影响，从而使该分选方法具有抗抖动性，使得本发明在面对抖动PRI调制的雷达脉冲信号时，具有良好的分选效果。本发明可用于在雷达侦察过程中对雷达接收到的脉冲信号进行分选，为雷达信号主分选提供了一种抗抖动的PRI分选方法。
基于二维特征向量抖动脉冲重复间隔分选方法

[发明专利]基于注意力机制和LSTM的雷达威胁程度预测方法-CN202310082751.1在审
发明人：饶鲜;李艳慧;董春曦;董阳阳;蒋志衡;路宵;苏欣桐;王玉叶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N3/0442 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制和LSTM的雷达威胁程度预测方法，旨在解决现有的雷达威胁程度预测方法构建的威胁程度预测的数据集不完整，对雷达威胁程度的预测不够客观合理，且无法突出对威胁程度影响更关键的威胁属性，预测准确率不高的问题。本发明的实现步骤包括：生成包含雷达威胁属性和雷达威胁程度的训练集；构建将注意力机制和LSTM相结合的Attention‑LSTM神经网络；采用遗传算法优化Attention‑LSTM神经网络的超参数；利用训练集和遗传算法优化后的超参数训练Attention‑LSTM网络；利用训练好的Attention‑LSTM网络预测雷达威胁程度。本发明具有构建的数据集更加完整，预测结果更客观合理以及预测准确率更高的优点。
基于注意力机制 lstm 雷达威胁程度预测方法

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