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公开(公告)号：CN115128603A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210692674.7
申请日：2022-06-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种星载SAR非沿迹多目标成像星地构型联合设计与优化方法，包括：一、建立坐标系，对方位分辨率和距离幅宽进行参数化建模；二、输入目标点序列、卫星轨道、观测起始时刻，在波足循迹算法流程中加入对方位分辨率的实时控制，求解可行波足轨迹；三、建立代价函数，并根据步骤二所述波足轨迹的目标点偏差、方位分辨率、距离幅宽、斜距变化量计算适应度；四、基于粒子群算法，在卫星轨道和目标点序列确定的情况下，以代价函数最小为准则，得到星载SAR非沿迹弯曲成像模式的最优波足轨迹；本发明能够解决星载SAR非沿迹弯曲成像模式中构型自由度高、设计难度大的问题，实现非沿迹弯曲场景的高效率高质量观测。
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公开(公告)号：CN112350073B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202011052468.7
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于次镜阵列的超大口径反射天线，能够有效地降低超大口径反射面天线的扫描投影损失，提升大口径反射面天线的效率。本发明的一种基于次镜阵列的超大口径反射天线，采用次镜扫描空域接力，即利用多个次镜组成子阵列，每个子阵列分别负责不同空域的扫描。每个子阵列的阵面转动角度减小，通过扫描角度接力，最终实现空域的大角度扫描，有效地降低了超大口径反射面天线的扫描投影损失，提升了大口径反射面天线的效率。本发明基于次镜扫描形式，还提出了一种六边形结构次镜阵列形式，用来减少因为次镜机械转动而导致的遮挡和漏过电磁波现象。
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公开(公告)号：CN113205564A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110374200.3
申请日：2021-04-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种SAR智能目标边缘重构方法，一、建立目标线性边缘的参数化散射模型，解析表达出雷达观测角度、雷达发射频率和目标线性边缘几何参数间的关系；二、利用参数化散射模型生成设定观测角度、发射频率下的训练数据；三、将传统U‑Net网络复数化得到改进型U‑Net网络；四、将步骤二中生成的训练数据输入改进型U‑Net网络中进行训练，将需要重构的SAR复图像输入改进型U‑Net网络训练模型即可重构出SAR目标的边缘散射信息；本发明能够解决传统SAR成像算法中的目标线性边缘不连续、计算复杂度高和参数难自适应等问题。
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公开(公告)号：CN112350067A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011052447.5
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于频率步进的超大反射阵宽角扫描天线，能够得到大角度的天线扫描结果，扩大了天线的探测范围，为后续目标检测、识别分析提供了更多的信息。本发明基于频率步进信号，在降低超大反射阵面系统的瞬时带宽的同时实现了高距离分辨率。频率步进信号的实现思路是发射一连串的窄带信号，每个窄带脉冲的载频是步进的，步进量是Δf，初始载频是f0，即第n个窄带脉冲的载频为fn＝f0+nΔf。信号接收机是对每个窄带脉冲分别采样接收，大大降低了后续处理的难度。通过发射N个脉冲得到总带宽为NΔf的宽带信号，对N个窄带回波的综合处理使距离分辨率提高至即得到宽带信号下的高距离分辨率扫描结果，通过俯仰向和方位向扫描相结合的方法来实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111948652A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010694576.8
申请日：2020-07-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的SAR智能参数化超分辨成像方法，首先，基于属性散射中心模型，本技术在传统仅包含点原子的SAR回波模型中额外引入线原子和面原子，构建SAR混合观测模型。随后，基于SAR混合观测模型和传统交替方向乘子法ADMM，本技术通过设置不同的非线性阈值函数，构建了多成分ADMM算法来估计点、线和面原子的参数。最后，通过将MC-ADMM映射成神经网络，即将MC-ADMM的每一次迭代过程映射成一层神经网络结构，成功构建MCADMM-Net，快速高效的获取高智能SAR超分辨图像。本发明旨在提供一种高智能、高精度、高效率的SAR超分辨成像解决方案，预期可应用于机载、星载SAR成像等领域，可大幅增强SAR图像质量，有助于提升SAR图像的可理解性。
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公开(公告)号：CN109425858A
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201710773555.3
申请日：2017-08-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标空间分布信息的地基干涉SAR系统高程精度分析方法，该方法针对对高程测量精度有影响的误差源，建立误差源误差引起的测高误差模型，并将空间位置信息引入其中；利用测高误差模型得到各个误差源所引起的测高误差的空间分布，再整合获得当前误差精度下总测高精度在雷达工作范围内的空间分布。本发明以测高误差源分配为前提，结合观测的对象空间位置信息，获得误差的空间分布，从而得到观测区域的高程精度。通过将精度分析中所选取的典型值，用目标的位置信息代替，改善了现有技术在精度定量分析中的不准确性。
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公开(公告)号：CN107656267A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710774620.4
申请日：2017-08-31
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G01S13/882 , G01C5/00 , G01S13/904
Abstract: 本发明公开了一种面向边坡高程测量的地基干涉SAR基线优化设计方法，将空间位置信息引入误差源误差引起的测高误差的模型中，整合得到包含空间位置信息的系统测高精度表达式；将边坡类型的观测区域建模为理想斜面，利用观测区域的理想斜面模型和系统测高精度表达式，构建目标函数；设计基线时，将给定的除基线参数之外的系统参数以及所观测的边坡所对应的理想斜面参数，代入目标函数，获得满足地基干涉SAR系统的测高精度指标的一系列基线参数，从这些基线参数中选取最优基线参数。本发明改善了现有技术在定量分析基线设计中的不足，使得该基线设计结果能够保证观测区域内所有样点的高程测量误差。
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公开(公告)号：CN103543453B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201310517927.8
申请日：2013-10-28
Applicant: 北京理工大学 , 北京空间飞行器总体设计部
Abstract: 本发明提供一种地球同步轨道合成孔径雷达干涉的高程反演方法，其包括：步骤1，选取GEO SAR获取干涉数据的轨道，采集轨道上的干涉数据；步骤2，根据步骤1获得的干涉数据利用BP算法进行GEO SAR成像处理；步骤3，根据经步骤2处理后的GEO SAR图像建立GEO干涉模型，当相位矢量与成像平面分离时，根据GEO干涉模型进行GEO SAR干涉高程反演。本发明的高程反演方法通过建立合理的GEO SAR干涉模型，实现有效相位矢量与成像平面分离情况下的高程反演处理，解决了GEO SAR干涉处理的高程反演的核心问题——有效相位矢量与成像平面分离问题，实现了任意位置处利用GEO SAR干涉处理的高程反演。
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公开(公告)号：CN103675760B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201310651459.3
申请日：2013-12-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明公开了一种星载地球同步轨道合成孔径雷达姿态导引方法。使用本发明能够利用较小的姿态导引角实现最优地距分辨率。本发明首先根据已知的轨道参数、下视角等条件获得卫星速度方向与地距分辨椭圆面积的表达式，然后利用地距分辨椭圆面积最小时地距分辨率最优，解算出最优地距分辨率的最优方位角，最后通过俯仰横滚导引或横滚俯仰导引使波束指向最优方位角所在方向，完成最优分辨率姿态导引，姿态导引角度小。
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