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龍圖騰網(wǎng)恭喜哈爾濱工程大學(xué)申請的專利雷達(dá)信號多站融合分選方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115575902B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211151872.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01S7/285；該發(fā)明授權(quán)雷達(dá)信號多站融合分選方法是由劉魯濤;李金凱;吳鐵明設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-09-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本雷達(dá)信號多站融合分選方法在說明書摘要公布了：雷達(dá)信號多站融合分選方法，屬于電子對抗領(lǐng)域；解決了現(xiàn)有多站集群協(xié)同下基于多組時差的雷達(dá)信號分選方法在高密度脈沖流情況下時差匹配精度低，且僅依賴時差參數(shù)TDOA分選準(zhǔn)確率性難以保證的問題。本發(fā)明是基于PCN集對勢與優(yōu)化的平面變化主分選實(shí)現(xiàn)的雷達(dá)信號分選，本發(fā)明將各觀測站內(nèi)的特征參數(shù)接近的脈沖進(jìn)行聚類，再以多站時差匹配TDOA參數(shù)作為融合校驗(yàn)的依據(jù)，弱化時差匹配誤差對分選結(jié)果的影響，從而增加了高密度脈沖流條件下分選算法準(zhǔn)確率；還提出引入SDIF算法確定每個聚類堆的潛在變換寬度Wi，再確定最優(yōu)變換寬度W，從而實(shí)現(xiàn)對待測雷達(dá)的重復(fù)周期及重頻調(diào)制類型的識別。本發(fā)明主要用于雷達(dá)信號分選。

本發(fā)明授權(quán)雷達(dá)信號多站融合分選方法在權(quán)利要求書中公布了：1.雷達(dá)信號多站融合分選方法，該多站融合分選方法基于一個主觀測站和N個副觀測站實(shí)現(xiàn)，所有觀測站均用于對待測雷達(dá)輻射源輸出的雷達(dá)信號進(jìn)行探測，且在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)每個觀測站的接收機(jī)探測到的雷達(dá)信號為一串脈沖序列，并將其脈沖序列作為PDW數(shù)據(jù)樣本集，且脈沖序列中的每個脈沖信號作為一個樣本；脈沖信號的特征參數(shù)包括載頻CF、脈寬PW、到達(dá)角度AOA和脈沖到達(dá)時間TOA；其特征在于，多站融合分選方法包括如下步驟：S1、所有副觀測站將其探測得到PDW數(shù)據(jù)樣本集發(fā)送至主觀測站；S2、在主觀測站內(nèi)，對所有觀測站的PDW數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行預(yù)處理；先確定各觀測站的PDW數(shù)據(jù)樣本集中作為聚類中心的各脈沖信號，并將作為聚類中心的脈沖信號進(jìn)行有聚類中心標(biāo)記，剩余不作為聚類中心的脈沖信號進(jìn)行無聚類中心標(biāo)記，再以主觀測站的PDW數(shù)據(jù)樣本集內(nèi)的各脈沖信號作為基準(zhǔn)分別與各副觀測站的PDW數(shù)據(jù)樣本集內(nèi)的相應(yīng)脈沖信號做到達(dá)時差TDOA匹配，并將匹配成功的到達(dá)時差TDOA標(biāo)記在所有觀測站的PDW數(shù)據(jù)樣本集的相應(yīng)樣本中，同時，將匹配失敗的樣本從其所在的觀測站的PDW數(shù)據(jù)樣本集中剔除，獲得各觀測站的預(yù)處理后的PDW數(shù)據(jù)樣本集；S3、利用PCN集對勢聚類法，對各觀測站的預(yù)處理后的PDW數(shù)據(jù)樣本集中的脈沖信號進(jìn)行特征參數(shù)聚類，并在各觀測站的預(yù)處理后的PDW數(shù)據(jù)樣本集中形成多個聚類堆；S4、多站到達(dá)時差TDOA聚類融合校驗(yàn)，獲得更新后的PDW數(shù)據(jù)樣本集；確定各觀測站的預(yù)處理后的PDW數(shù)據(jù)樣本集中各聚類堆的平均到達(dá)時差TDOA，并根據(jù)每個預(yù)處理后的PDW數(shù)據(jù)樣本集中各平均到達(dá)時差TDOA之間關(guān)系，將滿足聚類條件的各聚類堆之間進(jìn)行決策級融合，獲得更新后的PDW數(shù)據(jù)樣本集；其中，各觀測站內(nèi)更新后的PDW數(shù)據(jù)樣本集中每個聚類堆包含一套或多套特征參數(shù)，且聚類堆的每套特征參數(shù)包括平均載頻、平均脈寬和平均到達(dá)角度，且每個聚類堆的每套特征參數(shù)作為該聚類堆所對應(yīng)的待測雷達(dá)輻射源在相應(yīng)工作模式下的特征參數(shù)；S5、優(yōu)化的平面變化主分選，輸出分選結(jié)果；通過引入SDIF算法對各觀測站內(nèi)更新后的PDW數(shù)據(jù)樣本集中每個聚類堆內(nèi)所有脈沖信號的脈沖到達(dá)時間TOA進(jìn)行m級的級差計算，得到每個聚類堆的m個潛在變換寬度Wi；i＝1,2,3……m，m為整數(shù)，Wi為第i個潛在變換寬度；再對各潛在變換寬度Wi對其所對應(yīng)的聚類堆內(nèi)的所有脈沖信號的脈沖到達(dá)時間TOA進(jìn)行平面變換，獲得一條平面變換特征曲線；最后，根據(jù)每個聚類堆所對應(yīng)的m個平面變換特征曲線確定該聚類堆的最優(yōu)變換寬度W，根據(jù)最優(yōu)變換寬度W所對應(yīng)的平面變換特征曲線的變化規(guī)律確定該聚類堆的重頻調(diào)制類型，其中，將聚類堆的最優(yōu)變換寬度W作為該聚類堆所對應(yīng)的一個待測雷達(dá)輻射源的重復(fù)周期PRI；將聚類堆的重頻調(diào)制類型作為該聚類堆所對應(yīng)的一個待測雷達(dá)輻射源的重頻調(diào)制類型。

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