一种基于GNSS信号雷达特征Ai智能算法的系统的制作方法

一种基于gnss信号雷达特征ai智能算法的系统
技术领域
1.本发明涉及雷达特征识别技术领域，具体为一种基于gnss信号雷达特征ai智能算法的系统。


背景技术：

2.雷达是无线电探测和测距，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置，因此，雷达也被称为无线电定位，雷达是利用电磁波探测目标的电子设备，雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率(径向速度)、方位、高度等信息。
3.gnss是全球卫星导航系统也叫全球导航卫星系统，是能在地球表面或近地空间的任何地点为用户提供全天候的3维坐标和速度以及时间信息的空基无线电导航定位系统，包括一个或多个卫星星座及其支持特定工作所需的增强系统，全球卫星导航系统国际委员会公布的全球4大卫星导航系统供应商，包括中国的北斗卫星导航系统(bds)、美国的全球定位系统(gps)、俄罗斯的格洛纳斯卫星导航系统(glonass)和欧盟的伽利略卫星导航系统(galileo)，其中gps是世界上第一个建立并用于导航定位的全球系统，glonass经历快速复苏后已成为全球第二大卫星导航系统，二者正处现代化的更新进程中，galileo是第一个完全民用的卫星导航系统，正在试验阶段；bds是中国自主建设运行的全球卫星导航系统，为全球用户提供全天候、全天时、高精度的定位、导航和授时服务。
4.但现有处理设备存在以下不足：
5.现有系统使用时，如cn105785367b，工作时，gnss信号，观测区域反射的回波雷达信号分别从gnss天线组件、主雷达天线组件、辅雷达天线组件接收，经过低噪放大器组件，接收信号的信噪比得以大大增强，经过混频器组件后，信号变为两个频段，分别为中心频率为140mhz的中频频段和中心频率为2.5ghz的高频频段，经过带通滤波器组件后，高频信号被过滤掉，只剩下中心频率在140mhz的信号，经过功率放大器组件后，信号的动态范围大大增加，经过第二个混频器组件后，信号变为两个频段，分别是中心频率为280mhz的中频频段和基带信号，但是系统在进行使用时，如今的工作环境中雷达信号和电磁环境非常复杂和多样，导致雷达信号特征识别容易出现不精准的情况，对此需进行改进。
6.所以我们提出了一种基于gnss信号雷达特征ai智能算法的系统，以便于解决上述中提出的问题。


技术实现要素：

7.本发明的目的在于提供一种基于gnss信号雷达特征ai智能算法的系统，通过信号输入端进行数据输入，数据采集模块可以对数据信息进行采集，并通过数据处理模块进行处理，通过特征识别模块和判断模块对雷达信号特征进行分析判断，并将数据传送至显示模块，以解决上述背景技术提出的问题。
8.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于gnss信号雷达特征ai智能
算法的系统，包括信号输入端，所述信号输入端的一端电性连接有数据采集模块，所述数据采集模块的一端电性连接有数据处理模块，所述数据处理模块的一端电性连接有特征识别模块，所述特征识别模块的一端电性连接有判断模块，所述判断模块的一端电性连接有显示模块，具体步骤如下：
9.步骤一：通过信号输入端进行数据输入，数据采集模块可以对数据信息进行采集，并通过数据处理模块进行处理，通过特征识别模块和判断模块对雷达信号特征进行分析判断，并将数据传送至显示模块，通过本方案，可以在雷达信号和电磁环境的复杂化和多样化的场景中，便于对雷达信号特征进行识别，降低了现有系统使用时，不方便对多种雷达信号特征进行识别的现象，降低了设备识别精度差的情况。
10.通过信号输入端可以对雷达信号收据的数据进行输入，数据采集模块，可以在数据中采集数据一时频图像数据，同时采集数据二信号数据，并将时频图像和信号数据传送至数据处理模块中，数据处理模块通过数据接收对时频图像和信号数据进行接收，处理模块对数据进行处理，同时图像处理模块和信号处理模块将时频图像和信号数据处理成图像特征和信号特征，并通过数据输出将图像特征和信号特征传输至特征识别模块中，特征识别模块通过识别模块对图像特征和信号特征进行识别分类，并通过ai智能算法对比与图像数据库和信号数据库进行对比计算，对比好的数传输至判断模块进行判断，当数据识别通过时，会从发送模块将数据发送至显示模块中进行显示，显示模块可以直接显示，即可操作结束，当数据识别有误时，有误的数据会传输至判断模块中进行多次判断，多次判断出错时，通过发送模块发送至显示模块，显示模块中的有误提示通过接收端接收数据，通过报警提示进行报警处理，信号发送可以将报警信号和有误的数据发送至显示模块中进行显示，有误数据处理会对有误的数据进行数据分析处理，数据打包可以将分析好的数据进行整合处理，并通过数据储存进行存储。
11.优选的，所述显示模块的一端电性连接有结束操作，具体步骤如下：
12.步骤一：当数据通过显示模块显示后，结束操作即可结束进程。
13.优选的，所述数据采集模块包括数据一、数据二，具体步骤如下：
14.步骤一：数据一就是采集雷达信号的时频图像进行整理打包，发送至下一步骤，
15.步骤二：数据二就是采集雷达信号的信号数据进行整理打包，发送至下一步骤。
16.优选的，所述数据处理模块包括数据接收、处理模块、数据输出、具体操作步骤如下：
17.步骤一：数据接收，接收将数据采集模块中数据一和数据二进行接收处理，
18.步骤二：处理模块，就是对数据接收的中的数据一和数据二进行处理征集，方便下一步进行特征识别处理，
19.步骤三：数据输出，将处理模块中处理好的数据进行整理打包，并将打包好的数据传送至下一步特征识别模块中。
20.优选的，所述处理模块包括图像处理模块、信号处理模块，所述图像处理模块一端电性连接有图像特征，所述信号处理模块的一端电性连接有信号特征，具体步骤如下：
21.步骤一：处理模块中包含有图像处理模块和信号处理模块，图像处理模块可以对数据一中时频图像进行处理，同时信号处理模块可以将数据二中的信号数据进行处理，
22.步骤二：图像处理模块在对时频图像进行处理过程中，可以将时频图像转化为图
像特征，方便进行下一步的特征识别处理，
23.步骤三：信号处理模块在对信号数据进行处理过程中，可以将信号数据转化为信号特征，方便进行下一步的特征识别处理。
24.优选的，所述特征识别模块的一端电性连接有识别处理，所述识别处理包括图像数据库、信号数据库，所述图像数据库和信号数据库的一端电性连接有ai智能算法对比，具体步骤如下：
25.步骤一：识别处理可以对接收的图像特征和信号特征进行识别处理，方便放入不同的数据库进行识别对比，
26.步骤二：图像数据库和信号数据库中储存有大量的图像信息和信号信息，可以与接收的图像特征和信号特征进行比对，方便进行识别，
27.步骤三：ai智能算法对比，可以通过人工智能在大量的数据库中快速寻找比对，可以提高了设备使用的效率。
28.优选的，所述判断模块包括识别通过、识别有误，所述识别有误的一端与判断模块电性连接，所述识别有误包括多次识别出错和有误数据处理，所述识别通过与多次识别出错的一端电性连接有发送模块，具体步骤如下：
29.步骤一：判断模块可以对对比的数据进行判断，当判断无误时，数据从识别通过中传送至发送模块，发送模块即可进行数据发送，
30.步骤二：当判断有误时，识别有误即可将数据传送至判断模块进行多次检测，避免出现故障影响判断的情况，当多次识别出错时，即可通过发送模块进行数据发送，同时有误数据处理可以对有误的数据进行处理。
31.优选的，所述有误数据处理包括数据分析、数据打包、数据储存具体步骤如下：
32.步骤一：数据分析可以对有误数据处理接收的数据进行分析，查找数据出错的来源以及问题，
33.步骤二：数据打包可以对分析后的出错数据和有误特征数据进行整理打包，
34.步骤三：数据储存可以对打包好的束缚进行存储，方便后续对出错的数据进行查看。
35.优选的，所述显示模块包括有误提示、直接显示，具体步骤如下：
36.步骤一：当显示模块接收到有误数据后，可以通过有误提示进行显示提醒，方便工作人员进行观察；
37.步骤二：直接显示，可以将识别通过的数据直接发送到显示模块中进行显示。
38.优选的，所述有误提醒包括接收端、报警提醒、信号发送，具体步骤如下：
39.步骤一：通过接收端对有误数据进行接收发送，报警提醒即可进行报警提示处理，信号发送即可将报警提示和有误数据进行发送至显示模块中进行显示提醒，通过本方案，可以在雷达信号和电磁环境的复杂化和多样化的场景中，便于对雷达信号特征进行识别，降低了现有系统使用时，不方便对多种雷达信号特征进行识别的现象，降低了设备识别精度差的情况。
40.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
41.1、本发明当需要使用系统时，通过信号输入端可以对雷达信号收据的数据进行输入，数据采集模块，可以在数据中采集数据一时频图像数据，同时采集数据二信号数据，并
将时频图像和信号数据传送至数据处理模块中，数据处理模块通过数据接收对时频图像和信号数据进行接收，处理模块对数据进行处理，同时图像处理模块和信号处理模块将时频图像和信号数据处理成图像特征和信号特征，并通过数据输出将图像特征和信号特征传输至特征识别模块中，特征识别模块通过识别模块对图像特征和信号特征进行识别分类，并通过ai智能算法对比与图像数据库和信号数据库进行对比计算，对比好的数传输至判断模块进行判断，当数据识别通过时，会从发送模块将数据发送至显示模块中进行显示，显示模块可以直接显示，即可操作结束，当数据识别有误时，有误的数据会传输至判断模块中进行多次判断，多次判断出错时，通过发送模块发送至显示模块，显示模块中的有误提示通过接收端接收数据，通过报警提示进行报警处理，信号发送可以将报警信号和有误的数据发送至显示模块中进行显示，有误数据处理会对有误的数据进行数据分析处理，数据打包可以将分析好的数据进行整合处理，并通过数据储存进行存储，完成进行使用，通过本方案，可以在雷达信号和电磁环境的复杂化和多样化的场景中，便于对雷达信号特征进行识别，降低了现有系统使用时，不方便对多种雷达信号特征进行识别的现象，降低了设备识别精度差的情况。
附图说明
42.图1为本发明一种基于gnss信号雷达特征ai智能算法的系统中原理结构示意图；
43.图2为本发明一种基于gnss信号雷达特征ai智能算法的系统中原理结构示意图；
44.图3为本发明一种基于gnss信号雷达特征ai智能算法的系统中原理结构示意图；
45.图4为本发明一种基于gnss信号雷达特征ai智能算法的系统中原理结构示意图；
46.图5为本发明一种基于gnss信号雷达特征ai智能算法的系统为原理结构示意图；
47.图6为本发明一种基于gnss信号雷达特征ai智能算法的系统中原理结构示意图。
具体实施方式
48.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施条例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
49.请参阅图1-6所示，本发明提供一种技术方案：一种基于gnss信号雷达特征ai智能算法的系统，包括信号输入端，所述信号输入端的一端电性连接有数据采集模块，所述数据采集模块的一端电性连接有数据处理模块，所述数据处理模块的一端电性连接有特征识别模块，所述特征识别模块的一端电性连接有判断模块，所述判断模块的一端电性连接有显示模块，具体步骤如下：
50.步骤一：通过信号输入端进行数据输入，数据采集模块可以对数据信息进行采集，并通过数据处理模块进行处理，通过特征识别模块和判断模块对雷达信号特征进行分析判断，并将数据传送至显示模块，通过本方案，可以在雷达信号和电磁环境的复杂化和多样化的场景中，便于对雷达信号特征进行识别，降低了现有系统使用时，不方便对多种雷达信号特征进行识别的现象，降低了设备识别精度差的情况。
51.通过信号输入端可以对雷达信号收据的数据进行输入，数据采集模块，可以在数
据中采集数据一时频图像数据，同时采集数据二信号数据，并将时频图像和信号数据传送至数据处理模块中，数据处理模块通过数据接收对时频图像和信号数据进行接收，处理模块对数据进行处理，同时图像处理模块和信号处理模块将时频图像和信号数据处理成图像特征和信号特征，并通过数据输出将图像特征和信号特征传输至特征识别模块中，特征识别模块通过识别模块对图像特征和信号特征进行识别分类，并通过ai智能算法对比与图像数据库和信号数据库进行对比计算，对比好的数传输至判断模块进行判断，当数据识别通过时，会从发送模块将数据发送至显示模块中进行显示，显示模块可以直接显示，即可操作结束，当数据识别有误时，有误的数据会传输至判断模块中进行多次判断，多次判断出错时，通过发送模块发送至显示模块，显示模块中的有误提示通过接收端接收数据，通过报警提示进行报警处理，信号发送可以将报警信号和有误的数据发送至显示模块中进行显示，有误数据处理会对有误的数据进行数据分析处理，数据打包可以将分析好的数据进行整合处理，并通过数据储存进行存储。
52.请参阅图1所示，所述显示模块的一端电性连接有结束操作，具体步骤如下：
53.步骤一：当数据通过显示模块显示后，结束操作即可结束进程。
54.请参阅图1所示，所述数据采集模块包括数据一、数据二，具体步骤如下：
55.步骤一：数据一就是采集雷达信号的时频图像进行整理打包，发送至下一步骤；
56.步骤二：数据二就是采集雷达信号的信号数据进行整理打包，发送至下一步骤。
57.请参阅图1所示，所述数据处理模块包括数据接收、处理模块、数据输出、具体操作步骤如下：
58.步骤一：数据接收，接收将数据采集模块中数据一和数据二进行接收处理；
59.步骤二：处理模块，就是对数据接收的中的数据一和数据二进行处理征集，方便下一步进行特征识别处理；
60.步骤三：数据输出，将处理模块中处理好的数据进行整理打包，并将打包好的数据传送至下一步特征识别模块中。
61.请参阅图2所示，所述处理模块包括图像处理模块、信号处理模块，所述图像处理模块一端电性连接有图像特征，所述信号处理模块的一端电性连接有信号特征，具体步骤如下：
62.步骤一：处理模块中包含有图像处理模块和信号处理模块，图像处理模块可以对数据一中时频图像进行处理，同时信号处理模块可以将数据二中的信号数据进行处理；
63.步骤二：图像处理模块在对时频图像进行处理过程中，可以将时频图像转化为图像特征，方便进行下一步的特征识别处理；
64.步骤三：信号处理模块在对信号数据进行处理过程中，可以将信号数据转化为信号特征，方便进行下一步的特征识别处理，当需要使用系统时，通过信号输入端可以对雷达信号收据的数据进行输入，数据采集模块，可以在数据中采集数据一时频图像数据，同时采集数据二信号数据，并将时频图像和信号数据传送至数据处理模块中，数据处理模块通过数据接收对时频图像和信号数据进行接收，处理模块对数据进行处理，同时图像处理模块和信号处理模块将时频图像和信号数据处理成图像特征和信号特征，并通过数据输出将图像特征和信号特征传输至特征识别模块中，特征识别模块通过识别模块对图像特征和信号特征进行识别分类，并通过ai智能算法对比与图像数据库和信号数据库进行对比计算，对
比好的数传输至判断模块进行判断，当数据识别通过时，会从发送模块将数据发送至显示模块中进行显示，显示模块可以直接显示，即可操作结束，当数据识别有误时，有误的数据会传输至判断模块中进行多次判断，多次判断出错时，通过发送模块发送至显示模块，显示模块中的有误提示通过接收端接收数据，通过报警提示进行报警处理，信号发送可以将报警信号和有误的数据发送至显示模块中进行显示，有误数据处理会对有误的数据进行数据分析处理，数据打包可以将分析好的数据进行整合处理，并通过数据储存进行存储，完成进行使用，通过本方案，可以在雷达信号和电磁环境的复杂化和多样化的场景中，便于对雷达信号特征进行识别，降低了现有系统使用时，不方便对多种雷达信号特征进行识别的现象，降低了设备识别精度差的情况。
65.请参阅图3所示，所述特征识别模块的一端电性连接有识别处理，所述识别处理包括图像数据库、信号数据库，所述图像数据库和信号数据库的一端电性连接有ai智能算法对比，具体步骤如下：
66.步骤一：识别处理可以对接收的图像特征和信号特征进行识别处理，方便放入不同的数据库进行识别对比；
67.步骤二：图像数据库和信号数据库中储存有大量的图像信息和信号信息，可以与接收的图像特征和信号特征进行比对，方便进行识别；
68.步骤三：ai智能算法对比，可以通过人工智能在大量的数据库中快速寻找比对，可以提高了设备使用的效率。
69.请参阅图4所示，所述判断模块包括识别通过、识别有误，所述识别有误的一端与判断模块电性连接，所述识别有误包括多次识别出错和有误数据处理，所述识别通过与多次识别出错的一端电性连接有发送模块，具体步骤如下：
70.步骤一：判断模块可以对对比的数据进行判断，当判断无误时，数据从识别通过中传送至发送模块，发送模块即可进行数据发送；
71.步骤二：当判断有误时，识别有误即可将数据传送至判断模块进行多次检测，避免出现故障影响判断的情况，当多次识别出错时，即可通过发送模块进行数据发送，同时有误数据处理可以对有误的数据进行处理。
72.请参阅图5所示，所述有误数据处理包括数据分析、数据打包、数据储存具体步骤如下：
73.步骤一：数据分析可以对有误数据处理接收的数据进行分析，查找数据出错的来源以及问题；
74.步骤二：数据打包可以对分析后的出错数据和有误特征数据进行整理打包；
75.步骤三：数据储存可以对打包好的束缚进行存储，方便后续对出错的数据进行查看。
76.请参阅图1所示，所述显示模块包括有误提示、直接显示，具体步骤如下：
77.步骤一：当显示模块接收到有误数据后，可以通过有误提示进行显示提醒，方便工作人员进行观察；
78.步骤二：直接显示，可以将识别通过的数据直接发送到显示模块中进行显示。
79.请参阅图6所示，所述有误提醒包括接收端、报警提醒、信号发送，具体步骤如下：
80.步骤一：通过接收端对有误数据进行接收发送，报警提醒即可进行报警提示处理，
信号发送即可将报警提示和有误数据进行发送至显示模块中进行显示提醒。
81.其整个机构所达到的效果为：当需要使用系统时，通过信号输入端可以对雷达信号收据的数据进行输入，数据采集模块，可以在数据中采集数据一时频图像数据，同时采集数据二信号数据，并将时频图像和信号数据传送至数据处理模块中，数据处理模块通过数据接收对时频图像和信号数据进行接收，处理模块对数据进行处理，同时图像处理模块和信号处理模块将时频图像和信号数据处理成图像特征和信号特征，并通过数据输出将图像特征和信号特征传输至特征识别模块中，特征识别模块通过识别模块对图像特征和信号特征进行识别分类，并通过ai智能算法对比与图像数据库和信号数据库进行对比计算，对比好的数传输至判断模块进行判断，当数据识别通过时，会从发送模块将数据发送至显示模块中进行显示，显示模块可以直接显示，即可操作结束，当数据识别有误时，有误的数据会传输至判断模块中进行多次判断，多次判断出错时，通过发送模块发送至显示模块，显示模块中的有误提示通过接收端接收数据，通过报警提示进行报警处理，信号发送可以将报警信号和有误的数据发送至显示模块中进行显示，有误数据处理会对有误的数据进行数据分析处理，数据打包可以将分析好的数据进行整合处理，并通过数据储存进行存储，完成进行使用，通过本方案，可以在雷达信号和电磁环境的复杂化和多样化的场景中，便于对雷达信号特征进行识别，降低了现有系统使用时，不方便对多种雷达信号特征进行识别的现象，降低了设备识别精度差的情况。
82.尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。