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公开(公告)号：CN113534130A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110811094.0
申请日：2021-07-19
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明提出了一种基于视线角度的多站雷达多目标数据关联方法，实现步骤为：构建多站雷达系统的多目标关联场景；构建转换矩阵；获取每个雷达在大地直角坐标系ECEF下的位置坐标；计算每个雷达接收的目标回波所在视线在大地直角坐标系ECEF下的方位角和俯仰角；计算每两个雷达的目标回波视线间的最小距离以及最小距离位置处雷达目标回波的波束宽度；信号融合中心获取多站雷达多目标关联结果。本发明利用目标回波视线的角度信息计算视线间的最小距离，通过最小距离与最近点处的波束宽度进行比较，解决了多站雷达多目标场景下，目标回波的关联问题，提升了目标数据关联的正确率。
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公开(公告)号：CN110596670B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910981493.4
申请日：2019-10-16
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种基于盲信号分离的群目标极点提取方法、装置、设备和计算机可存储介质，其中方法包括以下步骤：获取群目标各观测方向的雷达回波信号，并分别提取各观测方向的后时响应信号；将获得各观测方向的后时响应信号视为未知源的混合信号，利用盲源信号分离的方法，分离各子目标的后时响应信号分量；由分离的后时响应信号分量提取目标极点特征。本发明能够将群目标中各子目标后时响应信号分离，并提取子目标的极点特征，用于目标分类及识别。
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公开(公告)号：CN109741278B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201910007119.4
申请日：2019-01-04
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种图像去噪方法，涉及图像处理技术领域。本发明的图像去噪方法包括：将待处理图像转换为灰度图像；对所述灰度图像进行均值滤波，以得到均值图像；所述均值图像包括沿纵向分布的多个图像块；对于所述多个图像块中的每一个图像块，根据所述图像块的强度分布特征确定该图像块的噪声门限阈值，将所述图像块内的像素点强度与所述噪声门限阈值进行比较，根据比较结果确定该图像块内的带状噪声点；对所述灰度图像中的所有带状噪声点进行去噪处理。通过以上步骤，能够有效地去除ISAR图像中的噪声，尤其是带状噪声，进而提高图像质量，降低后续目标特征提取与识别的难度。
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公开(公告)号：CN109444844B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201910007117.5
申请日：2019-01-04
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种提取目标散射中心特征的方法和装置，所述方法的一实施方式包括：对目标的回波信号进行二维成像，在图像中确定多个候选散射中心的位置；在所述回波信号的频域中选取两个子带分别进行二维成像，利用两幅图像中所述多个候选散射中心的位置对应的像素值获取每一候选散射中心的类型参数估计值；依据所述多个候选散射中心的位置和类型参数估计值构建稀疏字典矩阵；根据所述稀疏字典矩阵求解二维几何绕射理论模型，得到目标的多个散射中心的特征。该实施方式能够利用二维几何绕射理论模型准确提取目标散射中心特征。
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公开(公告)号：CN105373799B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201510958633.8
申请日：2015-12-18
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06K9/54
Abstract: 公开了一种用于模板识别的空间目标ISAR图像处理方法，包括：对ISAR图像进行灰度化处理，得到灰度图像；采用线性滤波法对所述灰度图像进行滤波，得到滤波图像；对所述滤波图像进行Radon变换，确定所述ISAR图像的主轴方向，并根据所述主轴方向、采用双线性插值法将所述ISAR图像的主轴旋转至预定方向；将旋转之后的ISAR图像归一化至预定大小，然后通过CNN卷积神经网络法进行图像识别。本发明通过对ISAR图像进行灰度化处理、滤波、主轴旋转和归一化处理，使得ISAR图像转换成适于识别输入的图像，提高了ISAR图像识别过程的识别率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106054186A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610344286.4
申请日：2016-05-23
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/9035 , G01S2013/9064
Abstract: 公开了一种用于估计散射中心的类型参数的方法，包括：将带宽为Bz的散射回波数据划分成M个频域区间，并对频域区间的数据成像，以获取M个子图像；对每个子图像进行局部峰值点搜索，以获取该子图像的局部峰值点的信息；对比M个子图像上的局部峰值点，将在M个子图像上占据相同位置的局部峰值点作为散射中心；对于每个散射中心，以该散射中心在M个子图像上的幅度系数模值的自然对数为因变量、以M个子图像的中心频率的自然对数为自变量进行线性拟合，并将拟合曲线的斜率作为该散射中心的类型参数的估计值。本方法综合多幅子图像进行散射中心类型参数估计，有效消除了SPLIT方法对类型参数估计的任意性，提高了散射中心类型参数的估计精度。
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公开(公告)号：CN106054184A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610343935.9
申请日：2016-05-23
Applicant: 北京环境特性研究所
CPC classification number: G01S13/90 , G01S7/41 , G01S2013/9064
Abstract: 公开了一种估计目标散射中心位置参数的方法，包括：将带宽为Bz的散射回波数据划分成M个频域区间，并对所述M个频域区间的数据分别成像，以获取M个子图像；对所述M个子图像分别进行局部峰值点判断，并将在所述M个子图像中均出现的局部峰值点作为目标散射中心的第一估计点。本发明通过上述技术方案，能把散射中心造成的峰值点与背景干扰造成的峰值点进行有效地区分，从而减小了散射中心的误判率，提高了散射中心位置参数的估计精度。
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公开(公告)号：CN114265033B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111571220.6
申请日：2021-12-21
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种微粗糙目标的散射中心参数反演方法及装置，用于解决现有参数化模型无法准确表征微粗糙目标的电磁散射特性及反演特征参数的问题。一具体实施方式包括：微粗糙表面目标GTD模型的解析形式构建；基于微粗糙表面GTD模型构建稀疏表达式；设置双正交匹配追踪门限；初始化参数；更新迭代次数；稀疏基正交化；稀疏基归一化；计算元素索引；更新索引矩阵和支撑集矩阵；估计稀疏系数向量；更新残差向量；判断是否满足收敛条件；输出索引矩阵和稀疏系数向量。本发明能够准确估计微粗糙目标的散射中心的GTD模型参数及粗糙度参数，适用于微粗糙目标特征提取，还可以应用于微粗糙目标的基本结构反演与自动识别。
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公开(公告)号：CN114002651B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111267992.0
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01S7/40 , G01S7/41 , G06T3/4007 , G06T7/12 , G06T7/13
Abstract: 本发明提供了一种飞行器的雷达俯仰视向角实时估计方法、装置及存储介质，其中方法包括：基于预先针对飞行器构建的旋翼参数模型，生成所述飞行器的旋翼雷达回波信号；对所述旋翼雷达回波信号进行傅里叶变换，得到旋翼时频图像；根据所述旋翼时频图像提取时频图轮廓；根据所述时频图轮廓确定在雷达视线下所述飞行器的旋翼的估计尺寸；根据所述飞行器的旋翼的实际尺寸和所述估计尺寸，估计出雷达俯仰视向角。本方案，能够实时估计飞行器雷达俯仰视向角。
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公开(公告)号：CN111311718B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202010057964.5
申请日：2020-01-19
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于图论的散射中心关联方法和装置，涉及雷达信号处理技术领域。其中，所述方法包括：根据第一图像和第二图像中的散射中心构建二部图；所述二部图包括：第一图像的散射中心点集、第二图像的散射中心点集、以及由第一图像的散射中心点集和第二图像的散射中心点集之间的连线边构成的第一边集；确定所述二部图的最优匹配集，并将所述最优匹配集作为散射中心关联结果。通过以上步骤，能够解决传统散射中心关联方法由于需要积累连续变化的多幅雷达图像，不适用于大机动目标的散射中心关联与三维重构的问题。
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