脉内特征

摘要： 面对复杂多变的电磁环境与新体制雷达系统,传统的雷达辐射源识别方法已无法满足需求。深度学习模型可有效提取雷达信号的脉内特征,快速准确地对低信噪比、未经分选的雷达辐射源信号进行脉内调制类型识别、型号识别与个体识别。但真实环境中雷达辐射源信号难以收集,无法满足传统的深度学习训练需要,因此小样本雷达辐射源识别是目前研究的热点与难点。文中首先对近年来将基于监督学习的多种经典深度学习方法应用于小样本雷达辐射源识别的研究进行了回顾;其次,介绍了小样本学习在雷达辐射源识别领域的研究进展;最后,基于小样本雷达辐射源识别的研究现状,总结面临的挑战,提出了对未来研究方向的展望。

摘要： 为了充分保障中波广播信号稳定可靠播出以及应对突发事件的处理机制,如何迅速定位问题、高效处置并实时监测,基于脉内特征的信号识别监测系统的设计和建设能够满足现阶段对于发射台长效运行稳定性、稳定性标准与自动化、智能化要求。该系统能够实时、准确、快速发现系统工作的异常状态和信号传输的基本状况,并通过预警机制及时处置故障问题,在有效保障了节目安全播出的基础上,大幅提升中波广播发射台的工作效率,具有一定的借鉴意义。

摘要： 雷达信号脉内调制识别在非合作信号分析中具有重要的价值,现有的识别方法大多基于单一的信号脉内特征,如时频特征、模糊图函数等,然而此类方法在实际分类识别中存在普适性较差、抗噪性能较低的缺陷.近年来亦有学者将深度学习方法用于雷达信号调制识别,但都是基于人工特征提取后进一步的分类识别.提出一种基于双向长短时记忆(LSTM)深度网络的雷达信号脉内调制识别方法,采用LSTM单元构建深度神经网络,并设计原始信号数据库对其训练,将网络学习到的特征作为分类依据进行信号识别.仿真结果表明,在低信噪比的情况下,模型具有较好的识别性能,能适应多种复杂调制方式信号.

摘要： 一种能够同时对信号时域和频域分析的方法——短时傅里叶变换(STFT),可以在时频二维角度准确地描述信号的时间、频域的局部特性,与其他算法不同,通过该算法可以得到信号的瞬时频率随时间变化的变化规律,其在雷达信号的脉内特征分析中的效果明显.本文根据仿真结果,对不同类型信号经短时傅里叶变换后的结果进行统计,形成了基于短时傅里叶变换的雷达信号脉内特征自动识别流程,对电子侦察情报的获取及应用有重要的意义.

摘要： 一种能够同时对信号时域和频域分析的方法——短时傅里叶变换(STFT),可以在时频二维角度准确地描述信号的时间、频域的局部特性,与其他算法不同,通过该算法可以得到信号的瞬时频率随时间变化的变化规律,其在雷达信号的脉内特征分析中的效果明显。本文根据仿真结果,对不同类型信号经短时傅里叶变换后的结果进行统计,形成了基于短时傅里叶变换的雷达信号脉内特征自动识别流程,对电子侦察情报的获取及应用有重要的意义。

摘要： 针对单个脉内特征在雷达辐射源信号(radar emitter signal,RES)识别中存在普适性差和识别性能“瓶颈”的问题,提出组合多个特征参与RES识别的方法.通过特征组合方式和识别性能的讨论分析,提出特征参数优型组合的概念,并在此基础上,研究特征参数集的构建方法.最后,根据对特征参数集的时间成本分析,提出两种典型的特征参数集——时效集和精准集,为不同需求场合的RES识别提供决策依据.

摘要： Pulse repetition interval (PRI) transform and its improved algorithms are the classical algorithms in radar sig-nal sorting area. With the signal environment getting more and more complex, radar signals with different modulation over-lap seriously and the PRI distribute in wide ranges. In addition the pulse jitter is serious, the traditional method of sorting capability has been greatly reduced and even it will be sorted wrong. In response to these problems, further improvement should be applied in traditional improve algorithms. We propose a new sorting method which use the intra-pulse characterist-ics to separate pluses beforehand, which greatly reduces the complexity of the signal. It is possible to adapt the jitter prob-lems and wide range PRI values questions in radar signal sorting and verified the validity of the new algorithm by computer simulation.%脉冲重复间隔(PRI)变换及其改进算法是雷达信号分选领域的经典算法.随着信号环境的日益复杂,不同调制的多种雷达信号,具有交叠严重,PRI分布范围广的特点,加上脉冲抖动现象严重,使传统算法的分选能力大大减弱,甚至会出现分选出错现象.针对上述问题,对改进的传统算法进一步改进,提出一种新的变换分选算法,新方法利用脉冲的脉内特征进行脉冲预分离,大大降低了信号的复杂程度,能够适应PRI值分布在较大范围内的抖动雷达信号分选问题,并通过模拟仿真验证新算法的有效性.

摘要： 可用于雷达辐射源信号分选、识别的脉内特征参数较多,为提高识别速度,通常利用可分离性等指标在进行识别前选择特征参数.但对于电子对抗情报分析,并不是所有的识别都必须实时进行,所以建立健全的特征参数数据库,进一步完善特征参数性能评估体系是非常重要的.为此本文主要利用留一法错误率评估特征参数对分类器泛化性能的影响,以此评估特征参数的性能,修正识别前特征参数评估误差,提高雷达辐射源信号识别准确率.

摘要： 随着星载合成孔径雷达各种性能的不断提高,以常规参数测量作为特征的信号识别技术很难满足电子侦察的需求,基于雷达信号的脉内细微特征分析技术已经成为当前电子侦察的重要发展方向。为了提高在低信噪比条件下对雷达脉冲信号的检测概率和参数估计能力,本文使用了直接采样信号的Gabor变换进行信号检测和特征分析。Gabor变换是按照信号的先验知识选择合适的基函数,获得只有少数几个系数的Gabor展开,从而能够对信号作比较精确的表示。通过使用Gabor系数做检测统计量做噪声背景下的信号检测,可以得到雷达时域的常规参数。信号检测后得到的信号Gabor变换可以对信号的脉内细微特征进行分析。通过对脉内细微特征的分析可以获得敌方合成孔径雷达的技术参数,从而对它的用途和工作模式进行有效的推测。为了验证算法的有效性,本文进行了实测数据的分析实验。通过实验,本文使用的分析方法可以有效地用于雷达侦察信号检测和脉内细微特征分析,可以为后续处理提供有力的技术信息支撑。

摘要： 随着星载合成孔径雷达各种性能的不断提高,以常规参数测量作为特征的信号识别技术很难满足电子侦察的需求,基于雷达信号的脉内细微特征分析技术已经成为当前电子侦察的重要发展方向。为了提高在低信噪比条件下对雷达脉冲信号的检测概率和参数估计能力,本文使用了直接采样信号的Gabor变换进行信号检测和特征分析。Gabor变换是按照信号的先验知识选择合适的基函数,获得只有少数几个系数的Gabor展开,从而能够对信号作比较精确的表示。通过使用Gabor系数做检测统计量做噪声背景下的信号检测,可以得到雷达时域的常规参数。信号检测后得到的信号Gabor变换可以对信号的脉内细微特征进行分析。通过对脉内细微特征的分析可以获得敌方合成孔径雷达的技术参数,从而对它的用途和工作模式进行有效的推测。为了验证算法的有效性,本文进行了实测数据的分析实验。通过实验,本文使用的分析方法可以有效地用于雷达侦察信号检测和脉内细微特征分析,可以为后续处理提供有力的技术信息支撑。

摘要： 随着星载合成孔径雷达各种性能的不断提高,以常规参数测量作为特征的信号识别技术很难满足电子侦察的需求,基于雷达信号的脉内细微特征分析技术已经成为当前电子侦察的重要发展方向。为了提高在低信噪比条件下对雷达脉冲信号的检测概率和参数估计能力,本文使用了直接采样信号的Gabor变换进行信号检测和特征分析。Gabor变换是按照信号的先验知识选择合适的基函数,获得只有少数几个系数的Gabor展开,从而能够对信号作比较精确的表示。通过使用Gabor系数做检测统计量做噪声背景下的信号检测,可以得到雷达时域的常规参数。信号检测后得到的信号Gabor变换可以对信号的脉内细微特征进行分析。通过对脉内细微特征的分析可以获得敌方合成孔径雷达的技术参数,从而对它的用途和工作模式进行有效的推测。为了验证算法的有效性,本文进行了实测数据的分析实验。通过实验,本文使用的分析方法可以有效地用于雷达侦察信号检测和脉内细微特征分析,可以为后续处理提供有力的技术信息支撑。

摘要： 随着星载合成孔径雷达各种性能的不断提高,以常规参数测量作为特征的信号识别技术很难满足电子侦察的需求,基于雷达信号的脉内细微特征分析技术已经成为当前电子侦察的重要发展方向。为了提高在低信噪比条件下对雷达脉冲信号的检测概率和参数估计能力,本文使用了直接采样信号的Gabor变换进行信号检测和特征分析。Gabor变换是按照信号的先验知识选择合适的基函数,获得只有少数几个系数的Gabor展开,从而能够对信号作比较精确的表示。通过使用Gabor系数做检测统计量做噪声背景下的信号检测,可以得到雷达时域的常规参数。信号检测后得到的信号Gabor变换可以对信号的脉内细微特征进行分析。通过对脉内细微特征的分析可以获得敌方合成孔径雷达的技术参数,从而对它的用途和工作模式进行有效的推测。为了验证算法的有效性,本文进行了实测数据的分析实验。通过实验,本文使用的分析方法可以有效地用于雷达侦察信号检测和脉内细微特征分析,可以为后续处理提供有力的技术信息支撑。

摘要： 随着星载合成孔径雷达各种性能的不断提高,以常规参数测量作为特征的信号识别技术很难满足电子侦察的需求,基于雷达信号的脉内细微特征分析技术已经成为当前电子侦察的重要发展方向。为了提高在低信噪比条件下对雷达脉冲信号的检测概率和参数估计能力,本文使用了直接采样信号的Gabor变换进行信号检测和特征分析。Gabor变换是按照信号的先验知识选择合适的基函数,获得只有少数几个系数的Gabor展开,从而能够对信号作比较精确的表示。通过使用Gabor系数做检测统计量做噪声背景下的信号检测,可以得到雷达时域的常规参数。信号检测后得到的信号Gabor变换可以对信号的脉内细微特征进行分析。通过对脉内细微特征的分析可以获得敌方合成孔径雷达的技术参数,从而对它的用途和工作模式进行有效的推测。为了验证算法的有效性,本文进行了实测数据的分析实验。通过实验,本文使用的分析方法可以有效地用于雷达侦察信号检测和脉内细微特征分析,可以为后续处理提供有力的技术信息支撑。

摘要： 本发明提供了一种破碎薄矿体脉内采准机械化下向分层充填采矿方法，包括以下步骤：分层，穿脉开采，巷体开采，井体开采，开采施工，斜坡道施工，疏通巷井，循环施工。本发明的有益效果是：本发明提出的一种破碎薄矿体脉内采准机械化下向分层充填采矿方法减少采准工程，降低成本，方便机械化作业，解决了倾斜破碎薄矿体回采机械化程度低的和采准工程量大的问题，同时为其他相似矿山提供一条新的技术途径。

摘要： 本发明公开了基于脉内和脉间联合相位调制的可重构MIMO‑SAR回波分离方法，其包括以下步骤：S1：设计脉内和脉间编码矩阵，并利用编码矩阵对常规雷达信号进行相位调制从而生成MIMO‑SAR发射信号，进而产生MIMO体制下的混合回波信号；S2：对回波信号进行脉间解编码处理，在多普勒域进行滤波以得到不同多普勒子带的混合信号，并对各多普勒子带进行多普勒中心偏移校正；S3：对滤波后的信号进行脉内解编码处理，通过时移加权处理抑制掉与期望信号具有相同波达角的干扰分量；S4：通过俯仰维数字波束形成处理进一步抑制掉具有不同DOA信息的干扰分量，完成MIMO‑SAR回波信号分离。该机制通过多域联合处理，可灵活利用系统资源实现MIMO‑SAR回波分离，在实际中具有广泛的应用前景。

摘要： 本发明公开了一种中厚倾斜破碎磷矿体的中央脉外房柱式联合横巷两端脉内连续分段充填采矿法，将矿体划分为中段，中段内划分盘区，盘区内划分分段，分段中央划分矿房矿柱、分段两端沿脉内凿岩出矿平巷无间柱划分回采单元；采用上盘脉外无轨采准系统，由盘区斜坡道、集中出矿溜井、中央脉外与两侧转入脉内的分段平巷、矿房矿柱共用联络巷构成；中段内先回采矿房充填接顶后再回采矿柱；同一分段内由多个矿房凿岩、爆破、支护、出矿、充填等工艺平行作业实现连续采矿。本发明具有提高回采安全性、盘区生产能力，降低资源贫损率、采准切割比，增加企业效益等显著特点。

摘要： 本发明公开一种脉内多载频信号收发设计及回波重构方法，以解决脉内多载频信号经过间歇采样收发后导致回波不完整的问题，实现目标回波和距离像的精确重构。本发明采取的技术方案如下：第一步，子脉冲相位编码设计；第二步，收发互补序列设计；第三步，脉内多载频回波及距离像重构。本发明方法的优点：结合脉内多载频信号的特点，通过设计子脉冲编码方式及收发互补序列，实现了室内场中脉内多载频信号收发处理及回波重构，具有处理流程简单且重构回波更加精确的优势。

摘要： 一种脉内组合捷变波形脉冲压缩方法及软件化雷达系统，属于雷达探测信号处理技术领域，解决脉内变频子脉冲组合波形捷变工作过程中的脉冲压缩系数获取问题，本发明主控分系统在每次启动之初都会自动发送新的波形样本给DBF和信号处理分系统用于波形实时生成和基础脉冲压缩系数生成，在雷达回波送到信号处理时同时在字头中含有波形组合编号，信号处理根据组合编号实时组合拼接生成新的脉冲压缩系数。脉内组合波形从若干组不同波形中随机挑选组合，形成了波形捷变，有良好的抗干扰效果；从内存中直接抽取相应的系数，降低了实时计算带来的延时，减少了处理所需时间。

摘要： 本发明涉及一种方向可调节的双腔冠脉内抓捕器，属于医疗器械技术领域。抓捕器设有双腔微导管，双腔微导管包括两个平行相邻的腔道，一个腔道中穿设有远离操作者的末端抓捕角度可调的抓捕导丝，另一个腔道中穿设有指引导丝。通过本发明进行抓捕操作时，双腔设计可以更加方便的精确调节抓捕器在冠脉内的位置，抓捕器可沿正向导丝快速准确的送至合适的位置，并可通过旋转抓捕导丝尾端来调节抓捕导丝头端圈套的角度，以利于捕获目标；提高手术成功率，降低并发症和死亡率。

摘要： 本发明提供了一种雷达辐射源信号深度脉内特征自动提取方法，首先通过对自编码器施以特定稀疏约束得到稀疏自编码器；然后对稀疏自编码器进行优化并确定其训练方案，利用编码层参数自动提取雷达信号深度脉内特征，在较大信噪比范围内，提取的特征能够较好地实现对雷达辐射源信号的分类识别。

摘要： 本发明设计了一种基于脉内特征的分裂脉冲拼接方法，主要用于实现在低性噪比或复杂干扰电磁环境下，侦察到的脉冲信号出现频域或时域分裂情况时的脉冲信号拼接。包括如下步骤：首先对接收脉冲信号进行分析判断疑似分裂脉冲，建立脉冲的脉内特征矩阵。求得两个疑似分裂脉冲的相似系数，将相似系数过门限的两个分裂脉冲进行脉冲拼接，重新进行脉内分析处理，生成新的脉冲参数(PDW)。最后对生成的新的数据进行处理，生成辐射源RDW参数。本发明利用脉冲脉内特征参数，完成对侦察到的分裂脉冲信号进行脉冲拼接，解决大脉宽、大带宽信号分裂问题，实现准确的脉冲参数计算，有效提高被动雷达侦察目标准确率、目标识别率，具有一定的应用前景。

摘要： 本发明设计了一种基于脉内特征的分裂脉冲拼接方法，主要用于实现在低性噪比或复杂干扰电磁环境下，侦察到的脉冲信号出现频域或时域分裂情况时的脉冲信号拼接。包括如下步骤：首先对接收脉冲信号进行分析判断疑似分裂脉冲，建立脉冲的脉内特征矩阵。求得两个疑似分裂脉冲的相似系数，将相似系数过门限的两个分裂脉冲进行脉冲拼接，重新进行脉内分析处理，生成新的脉冲参数(PDW)。最后对生成的新的数据进行处理，生成辐射源RDW参数。本发明利用脉冲脉内特征参数，完成对侦察到的分裂脉冲信号进行脉冲拼接，解决大脉宽、大带宽信号分裂问题，实现准确的脉冲参数计算，有效提高被动雷达侦察目标准确率、目标识别率，具有一定的应用前景。

摘要： 本发明提供了一种雷达辐射源信号深度脉内特征自动提取方法，首先通过对自编码器施以特定稀疏约束得到稀疏自编码器；然后对稀疏自编码器进行优化并确定其训练方案，利用编码层参数自动提取雷达信号深度脉内特征，在较大信噪比范围内，提取的特征能够较好地实现对雷达辐射源信号的分类识别。