CN105577479B - 一种设备询问方法及航管询问设备 - Google Patents

一种设备询问方法及航管询问设备 Download PDF

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CN105577479B CN201610049153.4A CN201610049153A CN105577479B CN 105577479 B CN105577479 B CN 105577479B CN 201610049153 A CN201610049153 A CN 201610049153A CN 105577479 B CN105577479 B CN 105577479B
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Abstract

本发明公开了一种设备询问方法及航管询问设备，所述方法包括：确定所述航管询问设备对一被询问设备进行询问的多个询问周期内的实时询问概率，所述实时询问概率是指所述航管询问设备能够对所述被询问设备进行正确判别的概率；根据所述实时询问概率和预先设置的询问概率阈值，对所述航管询问设备的周期相关准则进行调整；根据调整后的周期相关准则，确定所述被询问设备的特征信息。上述方法用于解决现有技术中航管系统内的各询问设备和应答设备发射信号过于频繁，会出现加重航管系统内部的混扰、窜扰等问题。

Description

一种设备询问方法及航管询问设备
技术领域
本发明涉及通信领域，特别涉及一种设备询问方法及航管询问设备。
背景技术
航管询问设备用于对空中目标进行询问，目标收到询问信号后发出应答信号，航管询问设备接收到应答信号并进行解码处理，进而获取目标的坐标信息及其他属性信息。
航管系统的询问概率是航管系统的一个最重要指标，询问概率是指航管询问设备对被询问目标正确判别的概率，即：询问机正确判别出应答机的概率。航管系统的存在和发展的前提就是要在复杂恶劣的环境下具有足够高的询问概率。
由于航管系统使用统一的询问频率和应答频率，航管系统在使用过程中，系统存在混扰、窜扰等固有问题，某些复杂的地理环境会影响电磁波传播特性，这些因素都会影响航管系统的询问概率。
现有技术中，为保证航管系统的询问概率，航管系统对目标的确认一般为多次询问确认的过程，即：采用滑窗法，通过多次询问，对多次询问结果的进行周期相关判决，保证系统询问概率。
然而，本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
当前航管系统中，采用的周期相关准则一般是固定的，而且为保证各种复杂环境下的询问概率，滑窗法的窗口一般设置较大，对目标进行询问和确认过程需要较多的询问次数。但是，在现今空中交通日益繁忙的情况下，如果航管系统内的各询问设备和应答设备发射信号过于频繁，会出现加重航管系统内部的混扰、窜扰等问题。
发明内容
本申请实施例提供一种设备询问方法及航管询问设备，用于解决航管系统内的各询问设备和应答设备发射信号过于频繁，会出现加重航管系统内部的混扰、窜扰等问题。
一方面，本申请实施例提供一种设备询问方法，应用于航管询问设备中，所述方法包括：
确定所述航管询问设备对一被询问设备进行询问的多个询问周期内的实时询问概率，所述实时询问概率是指所述航管询问设备能够对所述被询问设备进行正确判别的概率；
根据所述实时询问概率和预先设置的询问概率阈值，对所述航管询问设备的周期相关准则进行调整；
根据调整后的周期相关准则，确定所述被询问设备的特征信息。
可选的，确定所述航管询问设备对一被询问设备进行询问的多个询问周期内的实时询问概率，包括：
获取所述航管询问设备在所述多个询问周期内对所述被询问设备进行询问的实际询问次数，以及所述被询问设备在所述多个询问周期内的实际应答次数；
根据所述实际询问次数与所述实际应答次数，确定所述实时询问概率。
可选的，在根据所述实际询问次数与所述实际应答次数，确定所述实时询问概率之前，所述方法包括：
根据
Figure BDA0000913991870000021
确定询问概率Pd的值，生成一询问概率表，其中，Ps为单次询问概率，Ps为常数，m为询问次数，n为应答次数，n≥2且n<m，m，n为正整数。
可选的，根据所述实际询问次数与所述实际应答次数，确定所述实时询问概率，包括：
查询所述询问概率表，确定出与所述实际询问次数和所述实际应答次数对应的所述实时询问概率。
可选的，根据调整后的周期相关准则，确定所述被询问设备的特征信息，包括：
根据所述多个周期内获得的有效信元，确定所述特征信息。
可选的，所述方法还包括：
在所述实时询问概率大于或者等于所述询问概率阈值时，停止对所述被询问设备进行询问。
另一方面，本申请实施例还提供一种航管询问设备，所述航管询问设备包括：
第一确定单元，用于确定所述航管询问设备对一被询问设备进行询问的多个询问周期内的实时询问概率，所述实时询问概率是指所述航管询问设备能够对所述被询问设备进行正确判别的概率；
调整单元，用于根据所述实时询问概率和预先设置的询问概率阈值，对所述航管询问设备的周期相关准则进行调整；
第二确定单元，用于根据调整后的周期相关准则，确定所述被询问设备的特征信息。
可选的，所述第一确定单元具体包括：
获取子单元，用于获取所述航管询问设备在所述多个询问周期内对所述被询问设备进行询问的实际询问次数，以及所述被询问设备在所述多个询问周期内的实际应答次数；
第一确定子单元，用于根据所述实际询问次数与所述实际应答次数，确定所述实时询问概率。
可选的，所述航管询问设备还包括：
生成单元，用于在根据所述实际询问次数与所述实际应答次数，确定所述实时询问概率之前，根据
Figure BDA0000913991870000041
确定询问概率Pd的值，生成一询问概率表，其中，Ps为单次询问概率，Ps为常数，m为询问次数，n为应答次数，n≥2且n<m，m，n为正整数。
可选的，所述确定单元具体用于：
查询所述询问概率表，确定出与所述实际询问次数和所述实际应答次数对应的所述实时询问概率。
可选的，所述第二确定单元具体用于：
根据所述多个周期内获得的有效信元，确定所述特征信息。
可选的，所述航管询问设备还包括：
控制单元，用于在所述实时询问概率大于或者等于所述询问概率阈值时，停止对所述被询问设备进行询问。
本申请实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种技术效果：
1、本申请实施例的方案中，通过在航管询问设备对目标设备进行询问的过程中，对航管询问设备的实时询问概率进行计算和判断，并根据所述实时询问概率和预先设置的询问概率阈值，对所述航管询问设备的周期相关准则进行调整，并根据调整后的周期相关准则，确定被询问设备的特征信息，进而解决现有技术中存在的，由于周期相关准则固定造成的航管系统内的各询问设备和应答设备发射信号过于频繁，会出现加重航管系统内部的混扰、窜扰等问题，通过对周期相关准则进行实时调整，减少航管系统内各询问设备和应答设备发射信号的数量，进而缓解航管系统内部的混扰、窜扰等问题。
2、本申请实施例的方案中，对于航管询问设备，根据询问次数和应答次数对航管询问设备的询问概率进行计算，生成询问概率表，在实际询问过程中，根据当前实际询问次数和实际应答次数，能够从该询问概率表中快速查询与实际询问次数和实际应答次数对应的实时询问概率，保证实时询问概率的准确性，提高航管询问设备的性能。
附图说明
图1为本申请实施例一中设备询问方法的流程图；
图2为本申请实施例一中S10的具体实现流程图；
图3为本申请实施例一中目标设备W1在各询问周期内的应答情况示意图；
图4为本申请实施例二中航管询问设备的结构框图。
具体实施方式
在本申请实施例提供的技术方案中，在航管询问设备对被寻问设备进行询问的过程中，对周期相关准则进行实时调整，进而解决现有技术中，由于周期相关准则固定造成的航管系统内的各询问设备和应答设备发射信号过于频繁，会出现加重航管系统内部的混扰、窜扰等问题。
本申请实施例中的技术方案为解决上述的技术问题，总体思路如下：
一种设备询问方法，应用于航管询问设备中，所述方法包括：
确定所述航管询问设备对一被询问设备进行询问的多个询问周期内的实时询问概率，所述实时询问概率是指所述航管询问设备能够对所述被询问设备进行正确判别的概率；
根据所述实时询问概率和预先设置的询问概率阈值，对所述航管询问设备的周期相关准则进行调整；
根据调整后的周期相关准则，确定所述被询问设备的特征信息。
从上述方案可以看出，通过在航管询问设备对目标设备进行询问的过程中，对航管询问设备的实时询问概率进行计算和判断，根据所述实时询问概率和预先设置的询问概率阈值，对所述航管询问设备的周期相关准则进行调整，并根据调整后的周期相关准则，确定被询问设备的特征信息，进而解决现有技术中存在的，由于周期相关准则固定造成的航管系统内的各询问设备和应答设备发射信号过于频繁，会出现加重航管系统内部的混扰、窜扰等问题，通过对周期相关准则进行实时调整，减少航管系统内各询问设备和应答设备发射信号的数量，进而缓解航管系统内部的混扰、窜扰等问题。
下面结合附图对本申请实施例技术方案的主要实现原理、具体实施方式及其对应能够达到的有益效果进行详细的阐述。
实施例一
本申请实施例提供一种设备询问方法，应用于航管询问设备中，如图1所示，所述方法包括：
S10：确定所述航管询问设备对一被询问设备进行询问的多个询问周期内的实时询问概率，所述实时询问概率是指所述航管询问设备能够对所述被询问设备进行正确判别的概率。
S20：根据所述实时询问概率和预先设置的询问概率阈值，对所述航管询问设备的周期相关准则进行调整。
S30：根据调整后的周期相关准则，确定所述被询问设备的特征信息。
本申请实施例中，首先对航管询问设备自适应周期相关算法进行说明。自适应周期相关算法通过实时检测，航管询问设备对被询问设备进行询问的各询问周期获取应答信号的情况，动态对周期相关准则进行调整。
本申请实施例中，航管询问设备可采用滑窗法对目标设备进行询问。具体来的，在滑窗法解析系统工作方式下，询问概率Pd，即对目标设备进行多次询问后的总的询问概率，满足二项分布(贝努力分布)，结果取决于单次询问概率Ps、滑窗法的窗口宽度(相当于本申请实施例中的询问次数m)与每个窗口中正确译码次数(相当于本申请实施例中的应答次数n)。其参数关系为：
Figure BDA0000913991870000061
其中，窗口宽度m与正确译码次数n是航管系统采用滑窗法进行询问的性能的主要参数，因此，在航管系统采用滑窗法进行处理时，窗口宽度m与正确译码次数n的选择决定了系统对检测目标设备的成功率。
具体来讲，采用滑窗法确认一个目标设备，要求对该目标设备的正确译码次数不小于2，即n≥2，同时n<m。对于一个航管系统而言，其单次询问概率Ps与系统本身的性能有关，Ps为常数，本申请实施例中，为保证询问概率，Ps取值可以取最小值，即在Ps下限确定时，利用式(1)计算得到不同m、n分布取值下，询问概率Pd的值，生成询问概率表。
本申请实施例中，Pd的最小值，即询问概率阈值可以根据航管系统对询问概率的要求进行设定，例如：可以设定Pd的最小值为90％，也可以为92％，本申请对此不做限制。如表1所示，为当Ps等于80％，要求的不同n/m滑窗判决取值。
Figure BDA0000913991870000071
表1
由表1可看出，若正确译码次数n固定，滑窗长度m越大，询问概率Pd越高；即判决准则n/m代数值的高低与询问概率Pd成反比。表1反映了在不同m、n值分布取值下，询问概率Pd是否满足询问概率阈值，例如：假设询问概率阈值为90％，则m、n值分别为3、2时，询问概率为0.896，小于询问概率阈值90％，而m、n值分别为4、2时，询问概率为0.9728，大于询问概率阈值90％。
接下来，对本申请实施例中的方法进行说明，如图2所示，S10具体包括：
S101：获取所述航管询问设备在所述多个询问周期内对所述被询问设备进行询问的实际询问次数，以及所述被询问设备在所述多个询问周期内的实际应答次数。
具体来讲，从航管询问设备第一次询问开始，记录各询问周期内被询问设备的应答情况，如图3所示，为周期m1，m2，m3，m4和m5中，目标设备W1，W2，W3，W4，W5，W6的应答情况，如果航管询问设备在一个周期内接收到一个目标设备的应答信号，则确定在该周期内录取到该目标设备。例如：在m1询问周期内，航管询问设备录取到的目标设包括：W1，W2，W3，W4，W5，W6，在m2，在m2询问周期内，航管询问设备录取到的目标设备包括：W1，W2，W3，W5，W6，W7，从图3可以看出，每个询问周期内录取到的目标设备是一个数组，具体的，这些数组中包括目标设备的基准距离和基准方位。
接下来，以目标设备W1为例进行说明，可以采用标志寄存器存储目标设备W1的各询问周期的录取情况。具体来讲，从航管询问设备第一次录取目标设备W1开始，将标志寄存器B0位置置1，其中，B0位置表示的是目标设备W1在m1周期内的录取情况，在后续各询问周期内，如果目标设备W1被录取，则相应的标志位置1，否则置0。在具体实施过程中，后续应答的目标设备需满足与第一次录取到目标设备W1时的基准距离和基准方位均相关成功的条件，才能认为该目标设备和W1为同一目标设备，并将相应的标志位置1。
接下来，执行S102：根据所述实际询问次数与所述实际应答次数，确定所述实时询问概率。
具体来讲，实时检测标志寄存器内各标志位置1和置0的情况，计算目标W1从第一次被录取开始，共应答多少次，获得实际应答次数n，以及目标W1从第一次被录取开始，航管询问设备共询问多少次，获得实际询问次数m。然后，利用表1中n/m组合对应的询问概率，实时的确定实际询问次数和实际应答次数对应的实时询问概率。例如：标志寄存器的B0位置为1，B1位置为0，B2位置为0，B3以及B3后的位置没有置入的数据，则可以确定目标设备W1从第一次被录取开始，共应答1次，航管询问设备共询问3次。即m＝3，n＝2，通过查询表1可知，m＝3，n＝2时的实时询问概率为0.896。又例如：标志寄存器的B0位置为1，B1位置为0，B2位置为0，B4和B5位置都为1，B6到B8位置都为0，则可以确定目标设备W1从第一次被录取开始，共应答3次，航管询问设备总询问8次。即m＝8，n＝3，通过查询表1可知，m＝8，n＝3时的实时询问概率为0.99877。
接下来，航管询问设备执行S20：根据所述实时询问概率和预先设置的询问概率阈值，对所述航管询问设备的周期相关准则进行调整。S30：根据调整后的周期相关准则，确定所述被询问设备的特征信息。
本申请实施例中，根据所述实时询问概率和预先设置的询问概率阈值，对周期相关准则进行调整，包括以下两种情况：在所述实时询问概率大于或者等于预先设置的询问概率阈值时，扩大询问间隔，减少询问次数，缩小窗口宽度，利用短周期相关，快速准确完成目标相关和提取；在所述实时询问概率小于预先设置的询问概率阈值时，减小询问间隔，增加询问次数，增大相关窗口宽度，利用长周期相关，准确完成目标相关和提取。
例如：沿用上述m＝3，n＝2时实时询问概率为0.896，和m＝8，n＝3时实时询问概率为0.99877的例子，假设询问概率阈值为90％，则由于m＝3，n＝2时，实时询问概率小于询问概率阈值，航管询问设备不会对周期相关准则进行调整，并继续对目标设备进行询问。而m＝8，n＝3时，实时询问概率大于90％，则航管询问设备会对周期相关准则进行调整，具体来讲，如果原来的周期相关准则为：从第一次录取到目标设备开始，总共进行10个询问周期，并根据这10个周期内的应答信号进行周期相关判决，则对该周期相关准则进行调整，调整后的周期相关准则为：根据当前的8个询问周期内的应答信号进行周期相关判决，完成目标设备的相关和提取。
本申请实施例中，正确译码次数n的取值可以是实时确定的，满足n≥2，则只要确定实时的m、n分布取值下，询问概率Pd满足询问概率阈值，航管询问设备就会对周期相关准则进行调整。在具体实时过程中，也可以对正确译码次数n的取值进行设置，例如：n的值可以为n≥3，例如：在n≥3时，需要在n≥3，且询问概率Pd满足询问概率阈值，航管询问设备才会对周期相关准则进行调整。
本申请实施例中，S30具体包括：根据所述多个周期内获得的有效信元，确定所述特征信息，具体的，有效信元是指被询问设备返回的应答信号，航管询问设备通过对目标信元进行译码，获取特征信息。其中，特征信息包括被询问设备的坐标信息和属性信息等。
本申请实施例中，所述方法还包括：在所述实时询问概率大于或者等于所述询问概率阈值时，停止对所述被询问设备进行询问，以尽量减少询问次数，降低航管系统的内部干扰。而在实时询问概率小于询问概率阈值时，则继续对被询问设备进行询问。
本申请实施例中，通过自适应周期相关算法，在工作环境良好，各询问周期应答情况良好的情况下，对周期相关准则进行调整，扩大询问间隔，减少询问次数，缩小窗口宽度，利用短周期相关，快速准确完成目标相关和提取。在工作环境、电磁环境恶劣的情况下，各询问周期应答效果差，通过减少询问间隔，增加询问次数，适当增大相关窗口，利用长周期相关，完成目标相关和提取，以保证询问系统的询问概率。
实施例二
本申请实施例提供一种航管询问设备，如图4所示，所述航管询问设备包括：
第一确定单元20，用于确定所述航管询问设备对一被询问设备进行询问的多个询问周期内的实时询问概率，所述实时询问概率是指所述航管询问设备能够对所述被询问设备进行正确判别的概率；
调整单元21，用于根据所述实时询问概率和预先设置的询问概率阈值，对所述航管询问设备的周期相关准则进行调整；
第二确定单元22，用于根据调整后的周期相关准则，确定所述被询问设备的特征信息。
可选的，所述第一确定单元20具体包括：
获取子单元，用于获取所述航管询问设备在所述多个询问周期内对所述被询问设备进行询问的实际询问次数，以及所述被询问设备在所述多个询问周期内的实际应答次数；
第一确定子单元，用于根据所述实际询问次数与所述实际应答次数，确定所述实时询问概率。
可选的，所述航管询问设备还包括：
生成单元，用于在根据所述实际询问次数与所述实际应答次数，确定所述实时询问概率之前，根据
Figure BDA0000913991870000111
确定询问概率Pd的值，生成一询问概率表，其中，Ps为单次询问概率，Ps为常数，m为询问次数，n为应答次数，n≥2且n<m，m，n为正整数。
可选的，所述确定单元具体用于：
查询所述询问概率表，确定出与所述实际询问次数和所述实际应答次数对应的所述实时询问概率。
可选的，所述第二确定单元22具体用于：
根据所述多个周期内获得的有效信元，确定所述特征信息。
可选的，所述航管询问设备还包括：
控制单元，用于在所述实时询问概率大于或者等于所述询问概率阈值时，停止对所述被询问设备进行询问。
通过本申请实施例中的一个或多个技术方案，可以实现如下一个或多个技术效果：
1、本申请实施例的方案中，通过在航管询问设备对目标设备进行询问的过程中，对航管询问设备的实时询问概率进行计算和判断，根据所述实时询问概率和预先设置的询问概率阈值，对所述航管询问设备的周期相关准则进行调整，并根据调整后的周期相关准则，确定被询问设备的特征信息，进而解决现有技术中存在的，由于周期相关准则固定造成的航管系统内的各询问设备和应答设备发射信号过于频繁，会出现加重航管系统内部的混扰、窜扰等问题，通过对周期相关准则进行实时调整，减少航管系统内各询问设备和应答设备发射信号的数量，进而缓解航管系统内部的混扰、窜扰等问题。
2、本申请实施例的方案中，对于航管询问设备，根据询问次数和应答次数对航管询问设备的询问概率进行计算，生成询问概率表，在实际询问过程中，根据当前实际询问次数和实际应答次数，能够从该询问概率表中快速的查询与实际询问次数和实际应答次数对应的实时询问概率，保证实时询问概率的准确性，提高航管询问设备的性能。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种设备询问方法，应用于航管询问设备中，其特征在于，所述方法包括：
确定所述航管询问设备对一被询问设备进行询问的多个询问周期内的实时判别概率，所述实时判别概率是指所述航管询问设备能够对所述被询问设备进行正确判别的概率；
根据所述实时判别概率和预先设置的判别概率阈值，对所述航管询问设备的周期相关准则进行调整，其中，所述周期相关准则用于指示完成被询问设备的相关和提取所需的询问参数的值，所述询问参数包括询问间隔或者询问次数；
根据调整后的周期相关准则，确定所述被询问设备的特征信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述航管询问设备对一被询问设备进行询问的多个询问周期内的实时判别概率，包括：
获取所述航管询问设备在所述多个询问周期内对所述被询问设备进行询问的实际询问次数，以及所述被询问设备在所述多个询问周期内的实际应答次数；
根据所述实际询问次数与所述实际应答次数，确定所述实时判别概率。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据所述实际询问次数与所述实际应答次数，确定所述实时判别概率之前，所述方法包括：
根据
Figure FDA0002055373240000011
确定判别概率Pd的值，生成一判别概率表，其中，Ps为单次判别概率，Ps为常数，m为询问次数，n为应答次数，n≥2且n<m，m，n为正整数。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述实际询问次数与所述实际应答次数，确定所述实时判别概率，包括：
查询所述判别概率表，确定出与所述实际询问次数和所述实际应答次数对应的所述实时判别概率。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据调整后的周期相关准则，确定所述被询问设备的特征信息，包括：
根据所述多个周期内获得的有效信元，确定所述特征信息，其中，所述有效信元为所述被询问设备返回的应答信号。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述实时判别概率大于或者等于所述判别概率阈值时，停止对所述被询问设备进行询问。
7.一种航管询问设备，其特征在于，所述航管询问设备包括：
第一确定单元，用于确定所述航管询问设备对一被询问设备进行询问的多个询问周期内的实时判别概率，所述实时判别概率是指所述航管询问设备能够对所述被询问设备进行正确判别的概率；
调整单元，用于根据所述实时判别概率和预先设置的判别概率阈值，对所述航管询问设备的周期相关准则进行调整，其中，所述周期相关准则用于指示完成被询问设备的相关和提取所需的询问参数的值，所述询问参数包括询问间隔或者询问次数；
第二确定单元，用于根据调整后的周期相关准则，确定所述被询问设备的特征信息。
8.如权利要求7所述的航管询问设备，其特征在于，所述第一确定单元具体包括：
获取子单元，用于获取所述航管询问设备在所述多个询问周期内对所述被询问设备进行询问的实际询问次数，以及所述被询问设备在所述多个询问周期内的实际应答次数；
第一确定子单元，用于根据所述实际询问次数与所述实际应答次数，确定所述实时判别概率。
9.如权利要求8所述的航管询问设备，其特征在于，所述航管询问设备还包括：
生成单元，用于在根据所述实际询问次数与所述实际应答次数，确定所述实时判别概率之前，根据
Figure FDA0002055373240000031
确定判别概率Pd的值，生成一判别概率表，其中，Ps为单次判别概率，Ps为常数，m为询问次数，n为应答次数，n≥2且n<m，m，n为正整数。
10.如权利要求9所述的航管询问设备，其特征在于，所述确定单元具体用于：
查询所述判别概率表，确定出与所述实际询问次数和所述实际应答次数对应的所述实时判别概率。
11.如权利要求7所述的航管询问设备，其特征在于，所述第二确定单元具体用于：
根据所述多个周期内获得的有效信元，确定所述特征信息，其中，所述有效信元为所述被询问设备返回的应答信号。
12.如权利要求7所述的航管询问设备，其特征在于，所述航管询问设备还包括：
控制单元，用于在所述实时判别概率大于或者等于所述判别概率阈值时，停止对所述被询问设备进行询问。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101750605A (zh) * 2009-12-22 2010-06-23 电子科技大学 一种基于航管二次雷达测试系统的抗干扰处理方法
CN105242265A (zh) * 2015-10-09 2016-01-13 四川九洲电器集团有限责任公司 航管二次雷达询问次数自适应控制方法及装置

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8477061B1 (en) * 2010-06-29 2013-07-02 Lockheed Martin Corporation Method and system for preventing anti-aircraft warfare engagement with neutral aircraft
FR3018923B1 (fr) * 2014-03-20 2016-03-04 Thales Sa Radar secondaire bi-fonction, et systeme radar comportant un tel radar
CN103995259B (zh) * 2014-06-06 2016-05-18 中国人民解放军海军航空工程学院 密集干扰环境下雷达目标自适应滤波融合检测方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101750605A (zh) * 2009-12-22 2010-06-23 电子科技大学 一种基于航管二次雷达测试系统的抗干扰处理方法
CN105242265A (zh) * 2015-10-09 2016-01-13 四川九洲电器集团有限责任公司 航管二次雷达询问次数自适应控制方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"新型敌我识别系统关键参数分析与仿真";钟琼;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20051115;第1.1节、第4.3节及第5.4.3节 *

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