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公开(公告)号：CN115372928A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211293372.9
申请日：2022-10-21
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及电磁干扰识别技术领域，公开了一种基于I/Q数据的DCNN电磁干扰识别方法及装置，首先对I/Q数据进行回波参数估计，得到功率数据，然后将功率数据可视化并边缘增强，二值化后再经人工订正，得到区分电磁干扰和背景的标签；将功率数据和标签数据切割后采用UNet和ResNet相结合的语义分割网络进行训练，完成预测模型的建立；对具有电磁干扰距离库的位置完成预测后，通过线性插值完成电磁干扰的抑制。本发明有利于识别在I/Q数据上判断具体的某个距离上存在电磁干扰，获取电磁干扰的存在径向和距离等信息。解决了现有技术中对于具有二维空间特征的电磁干扰的识别存在效率低、精度低的问题。
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公开(公告)号：CN107144828A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710470532.5
申请日：2017-06-20
Applicant: 成都信息工程大学
CPC classification number: Y02A90/19 , G01S7/4802 , G01S17/95
Abstract: 本发明属于相干激光测风雷达技术领域，公开了一种滑窗DFT用于相干激光测风雷达谱分析方法，基于脉冲体制相干激光测风雷达的距离分辨率与频率分辨率不可同时提高的矛盾，采用滑窗DFT方法；通过引入前后距离库采样数据以增加傅里叶分析的点数提高频谱分辨率，以时间上小于脉冲宽度的采样点数作为滑动点数，提高距离分辨率。本发明的滑窗DFT能有效提高频谱分辨率与距离分辨率；其频谱分辨率提高效果与引入前后点数成正比，距离分辨率提高效果与单次SDFT滑动点数成反比；与现有分段DFT方法相比，雷达信号的谱峰形状更突显，谱峰位置准确度更高，对风速测量更精确；对于风速切变较大的情况，采用加窗滑窗DFT，有效控制测风精度。
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公开(公告)号：CN109902529B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201910155165.9
申请日：2019-03-01
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于波形匹配的一维条码识别方法及系统，其主要包括：获取条码图片的一行数据并搜索条码波形的起点和终点，并判断是否搜索成功，是则获取所述条码波形的波峰以及波谷，否则确认搜索失败并结束本次识别；基于所述起点和终点的位置和灰度进行局部照度均衡以及灰度归一化处理；基于粗筛选峰谷位置库、模糊化的条码波形库以及所述的起点、终点、波峰以及波谷，对各个模糊化的条码波形进行基于峰谷位置的筛选以获取若干模糊化的条码波形；逐一对采样点的差分绝对值累积计算，并确认累积值最小的模糊化的条码波形为所要匹配的条码。本发明能有效针对离焦模糊情况下获得的条码图片的识别，能有效地提高生产工作效率。
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公开(公告)号：CN113971350A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111578591.7
申请日：2021-12-22
Applicant: 中国民用航空总局第二研究所 , 成都信息工程大学
IPC: G06F30/20 , G01S13/95 , G06F111/06 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种风速场拟合补缺方法及装置、介质。所述方法通过构造二维旋风矢量场基函数，随后求取基于二维旋风基函数叠加拟合的风速场的目标函数，并由此确立最优参数的搜索方向，最后建立参数搜索的常微分方程，通过常微分方程的数值求解寻求最优参数，然后带入这些参数到二维旋风基函数叠加方程，即可得到拟合填补后的二维风速场。本发明还提供了风速场拟合补缺装置和介质。本发明能直接对反演得到的二维矢量风速场进行补缺，即通过构造的二维旋风矢量场基函数叠加去补缺速度变化较复杂的缺测区域，达到高准确度的风速场填补效果。
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公开(公告)号：CN108765491A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810546541.2
申请日：2018-05-31
Applicant: 成都信息工程大学
CPC classification number: G06T7/73 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T2207/10044 , G06T2207/20164
Abstract: 本发明公开了一种SAR图像舰船目标检测方法，其实现步骤为：确定待输入的SAR舰船图像，进行杂波抑制；接着用改进的SLIC超像素生成算法将SAR舰船图像分割成超像素块，然后计算各超像素块自信息值并设定阈值T1选出候选超像素块；计算候选超像素斑块四个方向的拓展邻域加权信息熵，设定拓展邻域加权信息熵增长率T2以剔除虚警候选超像素斑块；对检测结果进行Harris角点检测，设定角点数目T3进一步滤除虚警斑块，得到最终SAR图像舰船目标检测结果。本发明充分利用超像素分割、信息论检测、Harris角点检测相结合来实现SAR图像舰船目标检测，得到的检测结果显示本发明方法正确检测率高、虚警率和漏检率低，并且检测失真率低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107144828B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201710470532.5
申请日：2017-06-20
Applicant: 成都信息工程大学
CPC classification number: Y02A90/19
Abstract: 本发明属于相干激光测风雷达技术领域，公开了一种滑窗DFT用于相干激光测风雷达谱分析方法，基于脉冲体制相干激光测风雷达的距离分辨率与频率分辨率不可同时提高的矛盾，采用滑窗DFT方法；通过引入前后距离库采样数据以增加傅里叶分析的点数提高频谱分辨率，以时间上小于脉冲宽度的采样点数作为滑动点数，提高距离分辨率。本发明的滑窗DFT能有效提高频谱分辨率与距离分辨率；其频谱分辨率提高效果与引入前后点数成正比，距离分辨率提高效果与单次SDFT滑动点数成反比；与现有分段DFT方法相比，雷达信号的谱峰形状更突显，谱峰位置准确度更高，对风速测量更精确；对于风速切变较大的情况，采用加窗滑窗DFT，有效控制测风精度。
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公开(公告)号：CN107450048A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710811734.1
申请日：2017-09-11
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都市思博睿科技有限公司
IPC: G01S3/48
Abstract: 本发明公开了一种天线测角方法及系统，其中该方法包括：接收预先设置的M根天线中每根天线发送的该天线采集的与每个目标对应的数据信息；将每个目标与每根天线对应的数据信息进行傅里叶变换，得到每个目标与每根天线对应的复指数；基于复指数与相位的关系计算每个目标与每根天线对应的相位；依次将每一个目标作为当前目标，按照预先设定的规则计算每相邻两根天线与当前目标对应的相位的相位差，将相位差中大于180。的值置为零，计算非零的相位差的平均值，基于相位与入射角的关系计算平均值对应的入射角，入射角即为与当前目标对应的入射角。本发明提供的一种天线测角方法解决了如何提高天线测角方法的测量精度的技术问题。
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公开(公告)号：CN115372928B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211293372.9
申请日：2022-10-21
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及电磁干扰识别技术领域，公开了一种基于I/Q数据的DCNN电磁干扰识别方法及装置，首先对I/Q数据进行回波参数估计，得到功率数据，然后将功率数据可视化并边缘增强，二值化后再经人工订正，得到区分电磁干扰和背景的标签；将功率数据和标签数据切割后采用UNet和ResNet相结合的语义分割网络进行训练，完成预测模型的建立；对具有电磁干扰距离库的位置完成预测后，通过线性插值完成电磁干扰的抑制。本发明有利于识别在I/Q数据上判断具体的某个距离上存在电磁干扰，获取电磁干扰的存在径向和距离等信息。解决了现有技术中对于具有二维空间特征的电磁干扰的识别存在效率低、精度低的问题。
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公开(公告)号：CN112100839B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010937897.6
申请日：2020-09-08
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/00 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供一种在圆柱坐标系下的高逼真风暴解析风速场构建方法与系统，方法包括：在直角坐标系下规定单体风暴的尺度范围，并把直角坐标系转换成圆柱坐标系，在圆柱坐标系下建立三维风速场函数模型；在圆柱坐标系中分别分离变量建立高度向速度分量模型、方位向速度分量模型和径向速度分量模型；根据各个模型，在圆柱坐标系中设计高度向速度分量函数、方位向速度分量函数和径向速度分量函数；在上述模型和函数中加入自定义参数得到圆柱坐标系下的模拟风速场，然后利用坐标变化将其转换成直角坐标系下的风速场。本方法基于风暴的三维速度分布结构特点，在圆柱坐标系下建立三维速度场函数，构建出一定空间范围内的连续解析风场。
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公开(公告)号：CN109061646B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201810673657.2
申请日：2018-06-26
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于降水云识别的多普勒天气雷达定量降水估计方法。对输入的双偏振多普勒天气雷达PPI体扫数据进行插值处理，以获取多个高度的CAPPI数据；分别对所述多个高度的CAPPI数据内的零度层亮带进行识别；分别对多高度CAPPI数据中的非零度层亮带区域进行降水云分类，将其分为层状云和对流云两大类；将零度层亮带置为层状云，并将多高度的降水云识别结果进行融合；对降水云分布图中的层状云和对流云区域，分别进行降水量估计，得到完整的降水量分布图。本发明充分考虑了降水云的特征，对层状云、对流云分别采用不同的降水量估计方法进行降水量估计，可有效提高降水量估计的精度。
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