一種采用稀疏表示的機載雷達空時自適應處理方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于空時自適應處理【技術(shù)領域】，特別涉及一種采用稀疏表示的機載雷達空時自適應處理方法，其具體步驟為：1)利用雜波譜的稀疏性，采用基于稀疏表示的高分辨譜估計方法來估計雜波譜功率譜；2)采用基于RANSAC方法的雜波脊曲線擬合方法剔除基于稀疏表示估計所得的雜波譜中的偽峰；3)利用剔除偽峰后的雜波功率譜穩(wěn)健地估計雜波協(xié)方差矩陣(CCM)和載機飛行參數(shù)。相比于傳統(tǒng)的STAP算法，本發(fā)明在小樣本條件下具有更好的雜波抑制性能，且收斂速度也得到顯著提升。
【專利說明】-種采用稀疏表示的機載雷達空時自適應處理方法

【技術(shù)領域】
[0001] 本發(fā)明屬于空時自適應處理【技術(shù)領域】，特別涉及一種采用稀疏表示的機載雷達空 時自適應處理方法，具體說是利用雜波譜分布的稀疏性，根據(jù)稀疏表示理論估計出雜波空 時譜，并采用基于隨機抽樣一致性（Random Sample Consensus, RANSAC)算法的雜波脊曲 線擬合方法剔除雜波譜中的偽峰，W提高雜波協(xié)方差矩陣（Clutter Covariance Matrix, CCM)的估計精度。該發(fā)明可用于對載機飛行參數(shù)（載機飛行速度，偏航角等）的估計。

【背景技術(shù)】
[0002] 對于機載、星載雷達系統(tǒng)，空時自適應處理（Space-Time Adaptive Processing, STA巧是一種有效地雜波抑制手段，能夠有效地從大量的雜波信號中檢測到微弱的動目標。 空時自適應處理的關(guān)鍵在于如何準確的估計雜波協(xié)方差矩陣。傳統(tǒng)空時自適應處理利用 與檢測單元相鄰單元的樣本來估計雜波協(xié)方差矩陣，因此它需要足夠多的獨立同分布樣本 (約為兩倍的系統(tǒng)自由度）才能獲得較好的雜波抑制效果。而實際中由于復雜的地面環(huán)境， 可用的獨立同分布樣本數(shù)十分有限，使得常規(guī)的空時自適應處理方法不再適用。
[0003] 為提高非平穩(wěn)雜波環(huán)境下的雜波抑制能力，人們提出了基于先驗知識的空時自適 應處理方法（Knowledge Aided Space-Time Adaptive Processing, KA-STAP)。該方法分為 兩類：基于先驗知識的雜波預處理方法和基于先驗知識的雜波協(xié)方差估計方法。前者利用 先驗知識構(gòu)造雜波白化矩陣，對接收信號進行預處理，將雜波（色噪聲）變?yōu)楦咚拱自肼暎?再進行匹配濾波處理。后者一般也稱為色加載方法，通過先驗知識（雷達工作參數(shù)，待檢 測區(qū)域地形地貌參數(shù)等）構(gòu)造先驗的雜波協(xié)方差矩陣，并結(jié)合接收數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣聯(lián)合估 計雜波協(xié)方差矩陣，然后采用傳統(tǒng)的采樣協(xié)方差矩陣求逆（SMI)方法。理論及實驗皆表明 基于先驗知識的空時自適應處理方法能有效的提高傳統(tǒng)空時自適應處理算法的收斂速度 及雜波抑制性能。但是該類方法對先驗知識與實際環(huán)境的匹配度比較敏感。
[0004] 不同于傳統(tǒng)的基于先驗知識的空時自適應處理方法，人們又提出了一種基于稀疏 表示的雜波譜估計方法，該方法利用雜波在空域-多普勒域分布的稀疏性實現(xiàn)雜波譜的高 精度估計。理論上，該算法利用單峽數(shù)據(jù)即可高精度地估計出雜波譜。但實際中由于噪聲 的存在W及過稀疏表示的原因，估計出的雜波一般比較離散，且存在較多偽峰，因此需要多 峽樣本來估計雜波協(xié)方差矩陣?；诮y(tǒng)計的偽峰剔除方法雖然可W提高雜波協(xié)方差矩陣的 估計精度，但是仍需要較多樣本才能實現(xiàn)。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提出一種采用稀疏表示的機載雷達空時自適應處理方法，本發(fā) 明僅利用單個或少量樣本即可準確估計雜波協(xié)方差矩陣。本發(fā)明利用雜波譜的稀疏性，根 據(jù)稀疏表示的理論估計出雜波空時譜（功率譜），然后采用雜波脊曲線擬合的方法有效剔 除雜波譜估計中的偽峰，提高雜波協(xié)方差矩陣的估計精度，并最終提高空時自適應處理方 法的雜波抑制性能及目標檢測概率。此外，該方法還可W有效估計載機的飛行參數(shù)（載機 速度，偏航角）或修正由慣導設備提供的速度及偏航角等先驗信息。
[0006] 為實現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案予W實現(xiàn)。
[0007] -種采用稀疏表示的機載雷達空時自適應處理方法包括W下步驟：
[000引步驟1，所述機載雷達的天線陣列為具有N個陣元的等距線陣，陣元間距為d ;機載 雷達接收回波數(shù)據(jù)，將回波數(shù)據(jù)中不含有目標回波數(shù)據(jù)的距離單元記為雜波距離單元，雜 波距離單元接收的回波數(shù)據(jù)矢量表示為X ;機載雷達的相干脈沖數(shù)為K ;
[0009] 將雜波距離單元對應的空域頻率-多普勒頻率平面均勻劃分為NsXKd個網(wǎng)格，Ns 表示空域頻率維的網(wǎng)格數(shù)，Kd表示多普勒頻率維的網(wǎng)格數(shù)；Ns= YsNJd= YdK, Ys表示空 域頻率維的量化尺度因子，Yd表示多普勒頻率維的量化尺度因子；分別將量化后的歸一化 空域頻率和量化后的歸一化時域多普勒頻率定義為： - 巧 t ~ n
[0010] /,側(cè)二一-0.5，麗二 i,2-.'，馬;^二 ^-0.5，巧二 U...，吟；
[0011] 根據(jù)劃分的網(wǎng)格、量化后的歸一化空域頻率7,^,和量化后的歸一化時域多普勒頻 率，構(gòu)造空域頻率-多普勒頻率的超完備基A，A為NKXN而維的矩陣；將雜波距離單 元接收的回波數(shù)據(jù)矢量X表示為： X本
[0012] X=^ a,A, + ?' = Aa + ?' 1-1
[0013] 其中，a =巧，化;^ ,上標T表示矩陣或向量的轉(zhuǎn)置，a 1為矢量a的 第1列，1取1至NJ(d ;Ai表示矩陣A的第1列，n'為機載雷達接收信號時產(chǎn)生的高斯白噪 聲；然后，構(gòu)造如下優(yōu)化模型：
[0014] min a ^ x - , < 巧！
[001引其中，I ? Ici表示向量的1(1范數(shù)，O。為設定的正則化參數(shù)，Il ? Il 2表示取I2范 數(shù)；
[0016] 通過求解上述優(yōu)化模型得出矢量a，根據(jù)矢量a，得出雜波距離單元接收的回波 數(shù)據(jù)矢量X ;根據(jù)雜波距離單元接收的回波數(shù)據(jù)矢量X，得出每個雜波源對應的空域頻率和 雜波距離單元中每個雜波源對應的歸一化多普勒頻率，進而得出雜波空時譜，所述雜波空 時譜為；雜波距離單元中每個雜波源對應的二維頻率的能量譜圖，雜波距離單元中每個雜 波源對應的二維頻率包括對應雜波源對應的空域頻率和歸一化多普勒頻率；
[0017] 步驟2,搜索步驟1得出的雜波空時譜中所有峰值的位置，將雜波空時譜中所有 峰值的位置組合成峰值位置集合5 ;針對所述峰值位置集合5,采用基于隨機抽樣一致性 (RANSAC)算法的雜波脊曲線擬合方法剔除雜波空時譜中的偽峰，得出剔除雜波譜偽峰后的 峰值位置集合曰;
[0018] 步驟3,利用步驟2得出的剔除雜波譜偽峰后的峰值位置集合估計出雜波協(xié) 方差矩陣，根據(jù)雜波協(xié)方差矩陣巧Ayy ,對機載雷達接收的回波數(shù)據(jù)進行空時自適應處 理。
[0019] 本發(fā)明的有益效果為；1)傳統(tǒng)的雜波空時譜估計算法，如最大似然估計方法 (Capon法）和子空間方法（Music法），需要有足夠多的訓練樣本才能取得高精度雜波譜。 W Capon譜估計方法為例，要想利用Capon法高精度地估計出雜波譜，則所需訓練樣本數(shù)L 需滿足；L〉2NK (其中N為天線陣元數(shù)，K為相干脈沖數(shù)），然而實際中可用的訓練樣本數(shù)遠 小于2NK，該大大限制了該算法的應用。本發(fā)明是基于稀疏表示的高分辨雜波譜估計方法， 該方法利用雜波空時譜分布的稀疏性，在樣本較少的情況下就能實現(xiàn)高分辨的雜波譜估計 (理論上利用單峽信號即可實現(xiàn)雜波譜估計）。2)傳統(tǒng)的基于先驗知識的空時自適應處理 方法能有效地提高空時自適應處理算法的雜波抑制性能及收斂速度，但是該類方法對先驗 知識與實際環(huán)境的匹配度比較敏感。本發(fā)明提出的基于稀疏表示的雜波譜估計方法，不依 賴于先驗知識的支持，僅利用雜波在空域-多普勒域分布的稀疏性即可實現(xiàn)雜波譜的高精 度估計。3)本發(fā)明提出基于雜波脊曲線擬合的偽峰剔除方法的?；谙∈璞硎镜碾s波譜估 計方法雖然能實現(xiàn)雜波譜的高精度估計，但是，實際中由于噪聲及過稀疏表示的原因，估計 所得的雜波譜一般較離散，且存在較多偽峰?；陔s波脊曲線擬合的雜波剔除方法能有效 剔除偽峰，極大地提高雜波協(xié)方差矩陣的估計精度，進而提高載機飛行參數(shù)的估計精度。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0020] 圖1為本發(fā)明的一種采用稀疏表示的空時自適應處理方法的流程圖；
[0021] 圖2為仿真實驗1中針對6峽接收的回波數(shù)據(jù)采用本發(fā)明估計出的雜波空時譜；
[0022] 圖3為仿真實驗1中針對6峽接收的回波數(shù)據(jù)采用STAP-SR方法估計出的雜波空 時譜；
[0023] 圖4為仿真實驗1針對3峽接收的回波數(shù)據(jù)采用本發(fā)明得出的雜波空時譜進行擬 合得到的雜波脊曲線；
[0024] 圖5為仿真實驗2中針對6峽接收的回波數(shù)據(jù)分別采用本發(fā)明和STAP-SR方法得 出的對應的改善因子損失曲線；
[0025] 圖6為仿真實驗2分別采用四種空時自適應處理方法得出的改善因子損失隨樣本 數(shù)變化的曲線。

【具體實施方式】
[0026] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步說明：
[0027] 參照圖1，為本發(fā)明的一種采用稀疏表示的空時自適應處理方法的流程圖。該采用 稀疏表示的空時自適應處理方法包括W下步驟：
[002引步驟1，所述機載雷達的天線陣列為具有N個陣元的等距線陣，陣元間距為d ;機載 雷達接收回波數(shù)據(jù)，將回波數(shù)據(jù)中不含有目標回波數(shù)據(jù)的距離單元記為雜波距離單元，雜 波距離單元接收的回波數(shù)據(jù)矢量表示為X。
[0029] 將雜波距離單元對應的空域頻率-多普勒頻率平面均勻劃分為NsXKd個網(wǎng)格，Ns 表示空域頻率維的網(wǎng)格數(shù)，Kd表示多普勒頻率維的網(wǎng)格數(shù)。Ns= YsNiKd= YdK, Y S表示 空域頻率維的量化尺度因子，Y d表示多普勒頻率維的量化尺度因子。
[0030] 分別將量化后的歸一化空域頻率7、.,,,和量化后的歸一化時域多普勒頻率7"^,?定 義為：
[0031] 7,,。!=普-化5， W = 1，2 …八天.巧=^ - 0.5, ? = !，2 …為； Ns
[0032] 根據(jù)劃分的網(wǎng)格、量化后的歸一化空域頻率和量化后的歸一化時域多普勒頻 率，構(gòu)造空域頻率-多普勒頻率的超完備基A，A為NKXN,Kd維的矩陣；將雜波距離單 元接收的回波數(shù)據(jù)矢量X表示為： 式'夫
[0033] .￥ = 貨'4 + 巧'='4往 + 巧， /=1
[0034] 其中，貨=巧，貨2，...，貨、,A., f，上標T表示矩陣或向量的轉(zhuǎn)置，a 1為矢量a的 第1列，1取1至NJ(d ;Ai表示矩陣A的第1列，n'為機載雷達接收信號時產(chǎn)生的高斯白噪 聲；然后，構(gòu)造如下優(yōu)化模型：
[0035] mjn|a|^ <cr"
[0036] 其中，I ? L表示向量的1(1范數(shù)，O X為設定的正則化參數(shù)，Il ? Il 2表示取I2范 數(shù)。
[0037] 通過求解上述優(yōu)化模型得出矢量a，根據(jù)矢量a，得出雜波距離單元接收的回波 數(shù)據(jù)矢量X ;根據(jù)雜波距離單元接收的回波數(shù)據(jù)矢量X，得出每個雜波源對應的空域頻率和 雜波距離單元中每個雜波源對應的歸一化多普勒頻率，進而得出雜波空時譜，所述雜波空 時譜為；雜波距離單元中每個雜波源對應的二維頻率的能量譜圖，雜波距離單元中每個雜 波源對應的二維頻率包括對應雜波源對應的空域頻率和歸一化多普勒頻率。
[0038] 其具體子步驟為：
[0039] (1. 1)機載雷達的天線陣列為矩形面陣，矩形面陣的行數(shù)為M，列數(shù)為N ;機載雷達 的天線陣列的行方向上的陣元間距和機載雷達的天線陣列的列方向上的陣元間距為d。將 機載雷達的每列的M個陣元等效看為一個陣元，則機載雷達的天線陣列等效為具有N個陣 元的等距線陣，其陣元間距同樣為d。載機勻速飛行，載機飛行的速度表示為V。，載機飛行 方向與地面平行，即載機俯仰角0 =0°，載機偏航角表示為4。，載機飛行高度表示為h， 機載雷達工作波長為A，機載雷達發(fā)射信號的脈沖重復頻率為ft,且d= A/2,機載雷達的 相干脈沖數(shù)（接收信號時進行相干積累的脈沖數(shù)）為K。
[0040] 機載雷達接收回波數(shù)據(jù)，將回波數(shù)據(jù)中不含有目標回波數(shù)據(jù)的距離單元記為雜波 距離單元（通常，雜波距離單元與目標所在距離單元相差至少20個距離單元）。雜波距離 單元接收的回波數(shù)據(jù)矢量X為： X.
[00川藻=完。盧(./;,,，./;。) + 11' （?。?/-I
[0042] 其中，Qi為雜波距離單元中第i個雜波源的回波復振幅，i取1至N。，雜波距離 單元中每兩個雜波源相互獨立，N。為雜波距離單元中雜波源的個數(shù)；n'為機載雷達接收信 號時產(chǎn)生的高斯白噪聲，X G (X為NKX 1維的矢量），表示雜波距離單元中第i個 雜波源對應的空域頻率，f<u表示雜波距離單元中第i個雜波源對應的歸一化多普勒頻率， s(fs,i，f<u)為雜波距離單元中第i個雜波源對應的空時導向矢量，為：
[0043] = (乂J'); i二\，…，N,' (三
[0044] 其中，獻表示Kronecker積，St (f"), Ss戊，1)分別表示為;

【權(quán)利要求】
1. 一種采用稀疏表示的機載雷達空時自適應處理方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，所述機載雷達的天線陣列為具有N個陣元的等距線陣，陣元間距為d;機載雷達 接收回波數(shù)據(jù)，將回波數(shù)據(jù)中不含有目標回波數(shù)據(jù)的距離單元記為雜波距離單元，雜波距 離單元接收的回波數(shù)據(jù)矢量表示為X;機載雷達的相干脈沖數(shù)為K; 將雜波距離單元對應的空域頻率-多普勒頻率平面均勻劃分為NsXKd個網(wǎng)格，Ns表示 空域頻率維的網(wǎng)格數(shù)，Kd表示多普勒頻率維的網(wǎng)格數(shù)；NS=YsN，Kd=YdK，Ys表示空域頻 率維的量化尺度因子，Yd表示多普勒頻率維的量化尺度因子；分別將量化后的歸一化空域 頻率和量化后的歸一化時域多普勒頻率定義為：
根據(jù)劃分的網(wǎng)格、量化后的歸一化空域頻率和量化后的歸一化時域多普勒頻率 /<"，構(gòu)造空域頻率-多普勒頻率的超完備基A，A為NKXNsKd維的矩陣；將雜波距離單元 接收的回波數(shù)據(jù)矢量X表示為：
其中，CT= ，…，，上標T表示矩陣或向量的轉(zhuǎn)置，ai為矢量α的第1 列，1取1至NsKd 表示矩陣A的第1列，η'為機載雷達接收信號時產(chǎn)生的高斯白噪聲； 然后，構(gòu)造如下優(yōu)化模型：
其中，I· |(!表示向量的Itl范數(shù)，ση為設定的正則化參數(shù)，Il·Il2表示取I2范數(shù)； 通過求解上述優(yōu)化模型得出矢量α，根據(jù)矢量α，得出雜波距離單元接收的回波數(shù)據(jù) 矢量X;根據(jù)雜波距離單元接收的回波數(shù)據(jù)矢量X，得出每個雜波源對應的空域頻率和雜波 距離單元中每個雜波源對應的歸一化多普勒頻率，進而得出雜波空時譜，所述雜波空時譜 為：雜波距離單元中每個雜波源對應的二維頻率的能量譜圖，雜波距離單元中每個雜波源 對應的二維頻率包括對應雜波源對應的空域頻率和歸一化多普勒頻率； 步驟2,搜索步驟1得出的雜波空時譜中所有峰值的位置，將雜波空時譜中所有峰 值的位置組合成峰值位置集合Ξ;針對所述峰值位置集合Ξ，采用基于隨機抽樣一致性 (RANSAC)算法的雜波脊曲線擬合方法剔除雜波空時譜中的偽峰，得出剔除雜波譜偽峰后的 峰值位置集合Ξ_; 步驟3,利用步驟2得出的剔除雜波譜偽峰后的峰值位置集合Ξmax，估計出雜波協(xié)方差 矩陣,根據(jù)雜波協(xié)方差矩陣Jfffl ,對機載雷達接收的回波數(shù)據(jù)進行空時自適應處理。
2. 如權(quán)利要求1所述的一種采用稀疏表示的機載雷達空時自適應處理方法，其特征在 于，在步驟1中，載機勻速飛行，載機飛行速度表示為να，載機俯仰角表示為Θ，載機偏航角 表示為Φα，機載雷達工作波長為λ，機載雷達發(fā)射信號的脈沖重復頻率為f；，機載雷達的 相干脈沖數(shù)為K; 在步驟1中，雜波距離單元接收的回波數(shù)據(jù)矢量X為：
其中，ai為雜波距離單元中第i個雜波源的回波復振幅，i取1至Ne，N。為雜波距離單 元中雜波源的個數(shù)；fs;i表示雜波距離單元中第i個雜波源對應的空域頻率，表示雜波 距離單元中第i個雜波源對應的歸一化多普勒頻率，s(fs;i，fd;i)為雜波距離單元中第i個 雜波源對應的空時導向矢量，S^jftu)為：
其中，?表示Kronecker積，st (fH ,.)，S13(L,.)分別表示為：
雜波距離單元中第i個雜波源對應的空域頻率fs;i和雜波距離單元中第i個雜波源對 應的歸一化多普勒頻率分別為： π trJ r
其中，（^表示雜波距離單元中第i個雜波源的方位角，θ表示載機的俯仰角，聯(lián)合式 (3)和式（4)有：
式（5)表示雜波脊曲線公式，所述雜波脊曲線為匕^和匕^的關(guān)系曲線。
3.如權(quán)利要求1所述的一種采用稀疏表示的機載雷達空時自適應處理方法，其特征在 于，在步驟1中，構(gòu)造的空域頻率-多普勒頻率的超完備基A為：
其中，η= 1，2...，Kd，A為NKXNsKd維的矩陣，并且有：
表示子步驟（1.2)中多普勒頻率維的第η個網(wǎng)格對應的歸一化多普勒頻率， 表示子步驟（1.2)中空域頻率維的第m個網(wǎng)格對應的空域頻率。
4. 如權(quán)利要求1、2或3所述的一種采用稀疏表示的機載雷達空時自適應處理方法，其 特征在于，在步驟1中，將構(gòu)造的優(yōu)化模型替換為：
其中，I·Ii表示向量的I1范數(shù)。
5. 如權(quán)利要求2所述的一種采用稀疏表示的機載雷達空時自適應處理方法，其特征在 于，所述步驟2的具體子步驟為： (2. 1)搜索步驟1得出的雜波空時譜中所有峰值的位置，將雜波空時譜中所有峰值的 位置組合成峰值位置集合Ξ:
其中，表示雜波空時譜中的第P個峰值位置，P= 1，2,…，P; 設置迭代次數(shù)k= 1，2,...，當k= 1時，執(zhí)行子步驟（2. 2) (2.2)將式（5)可以改寫為：
其中， Yik=β2,y2k = 2^cos(va),y3k =β2η28?η2(Φα) (15) 將式（14)簡化為：
其中，C= /:.2p，-尺乂^,-1] ;p=I, 2...，P，yk = [ylk,y2k,y3k]T ;上標T表示矩陣 或向量的轉(zhuǎn)置； 從峰值位置集合Ξ中隨機地選出T個峰值位置，峰值位置集合Ξ中隨機地選出的T個 峰值位置依次表示為^.5,|,1^/.0，^.?.2，17￡/,2^)，"％(^7,1^,/+)，1'>3,根據(jù)選出的1'個 峰值位置將式（16)轉(zhuǎn)化為： Cyk =b(17) 其中，
式（17)的唯一的最小二乘解為：yk =C+b(19) 其中，C+表不C的Moore-Penrose逆； (2.3) 利用峰值位置集合Ξ中滿足條件的峰值位置構(gòu)成集合Ξ,， T1為預設門限，p= 1，…，P;集合Sk中的元素個數(shù)表示為Pk; (2.4) 設置最大迭代次數(shù)J和元素個數(shù)上限閾值Ρτ;當?shù)螖?shù)KJ且集合Ξ,中元素 個數(shù)？1;%時，令1^的值自增1，然后返回至子步驟（2.2) ;當？1;>?1時，得出的集合51;為 剔除雜波譜偽峰后的峰值位置集合Ξ_，利用集合Ξ_中的所有峰值位置，利用式（19)求 解出yk的最小二乘解； 當k>J時，在集合Ξi至集合Ξτ中，選擇元素個數(shù)最多的集合，選擇出的元素個數(shù)最 多的集合為剔除雜波譜偽峰后的峰值位置集合Ξ_，利用集合Ξ_中的所有峰值位置，利 用式（19)求解出yk的最小二乘解。
6. 如權(quán)利要去1所述的一種采用稀疏表示的機載雷達空時自適應處理方法，其特征在 于，在步驟3中，雜波協(xié)方差矩陣為：
其中，丨為對應于峰值位置的雜波功率，λη為已 知的對角加載量，I為NKXNK維的單位矩陣，上標H表示矩陣的共軛轉(zhuǎn)置指： 空域頻率為且歸一化多普勒頻率為/^/的峰值位置對應的空時導向矢量。
7. 如權(quán)利要求5所述的一種采用稀疏表示的機載雷達空時自適應處理方法，其特征在 于，在步驟3之后，根據(jù)子步驟（2. 4)得出的yk的最小二乘解，反解載機飛行速度να、載機 偏航角Φa及載機俯仰角Θ:
8.如權(quán)利要求1所述的一種采用稀疏表示的機載雷達空時自適應處理方法，其特征在 于，在步驟1中，將空域頻率維的量化尺度因子Ys設置為8、10或12,將多普勒頻率維的量 化尺度因子Yd設置為8、10或12。
【文檔編號】G06F19/00GK104237883SQ201410468612
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2014年9月15日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月15日
【發(fā)明者】馮大政, 趙雪玉, 趙永波, 解虎, 原英, 馮祥衛(wèi) 申請人:西安電子科技大學