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公开(公告)号：CN107085212B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN201710212438.X
申请日：2017-04-01
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于线性调频步进信号的空间自旋目标时变三维成像方法，包括：第一步，将数据回波经过“Dechirp”和平动补偿处理，进行距离‑慢时间成像，并将得到的粗分辨距离像进行处理，合成得到精分辨距离像；第二步，通过Hough变换，提取精分辨距离像中各个散射点的回波曲线参数，进而得到各个散射点的回波轨迹；第三步，对三天线回波沿轨迹方向进行干涉处理，得到二维坐标，再对轨迹代表的距离向位置进行距离走动补偿，得到第三维坐标，最后综合得到的三维坐标，即获得了散射点的三维像；线性调频步进信号具有较窄的瞬时带宽，但同时又具有较大的合成带宽，可应用于窄带雷达以提高成像质量和降低硬件系统的负担。
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公开(公告)号：CN114002676A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111292301.2
申请日：2021-11-03
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进最小熵算法的SAR动目标成像方法；包括：第一步，推导正侧视的SAR动目标回波二维频域信号，构造相位补偿函数，用传统距离徙动算法进行成像之后提取动目标的ROI数据，并构造动目标ROI数据的相位补偿函数；第二步，通过基于改进的最小化图像熵方法寻找动目标信号中未知参数的最佳值，对动目标ROI数据进行相位补偿，完成动目标的聚焦。改进最小熵算法将二分法的思想引入到迭代最小熵算法中来，通过熵函数导数的正负确定下一次迭代的参数取值范围，不断缩小参数取值范围，最终得到使熵函数值最小的最佳参数。改进最小熵算法能够克服传统最小熵算法的一些不足，具有收敛速度快、适应性强的优点。
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公开(公告)号：CN109461127B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201811228009.2
申请日：2018-10-22
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明提供一种以解译为目的的SAR图像稀疏正则化特征增强方法，包括：建立基于稀疏正则化框架的SAR图像特征增强模型；采用基于L1/2范数的迭代阈值算法求解基于稀疏正则化框架的SAR图像特征增强模型，输出SAR图像特征增强结果。该SAR图像正则化特征增强方法以SAR图像目标检测为最终目标，通过设计的矩形窗检测器判断潜在目标区域和背景区域的特征增强变化情况，并对正则化参数进行自适应优化。最终获取的图像增强结果能够有效提升现有SAR目标检测算法的目标检测率，并降低虚警率。
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公开(公告)号：CN109932716A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910173828.X
申请日：2019-03-03
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G01S13/89
Abstract: 公开一种低空目标微多普勒特征提取方法，包括下列步骤：经外辐射源照射的目标回波信号的接收和预处理；对目标微动频率进行提取并构建多重观测矢量模型；构建目标微多普勒特征参数字典；低空目标的微多普勒特征提取。在地杂波和其他杂波能够被很好地滤除的前提下，本发明能对高斯白噪声信道条件下的低空目标实现很好的微多普勒特征提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109461127A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811228009.2
申请日：2018-10-22
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明提供一种以解译为目的的SAR图像稀疏正则化特征增强方法，包括：建立基于稀疏正则化框架的SAR图像特征增强模型；采用基于L1/2范数的迭代阈值算法求解基于稀疏正则化框架的SAR图像特征增强模型，输出SAR图像特征增强结果。该SAR图像正则化特征增强方法以SAR图像目标检测为最终目标，通过设计的矩形窗检测器判断潜在目标区域和背景区域的特征增强变化情况，并对正则化参数进行自适应优化。最终获取的图像增强结果能够有效提升现有SAR目标检测算法的目标检测率，并降低虚警率。
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公开(公告)号：CN114859348A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210447437.4
申请日：2022-04-26
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度展开网络的大斜视SAR高分辨成像算法：第一步：构建大斜视SAR回波信号观测模型，根据RD算法确定成像网络所需要学习的成像矩阵为二次距离压缩、三次相位补偿矩阵H2、和方位向压缩矩阵H3；第二步：根据步骤一确定的学习参数H2、H3等参数，构建相应的大斜视SAR成像网络，同时构建相应的大斜视SAR回波数据集，通过将ISTA算法深度展开成网络的形式学习得到相比传统成像算法更加精确的成像矩阵，从而提高成像精度、改善聚焦效果。该成像方法无需构造复杂的补偿函数即可对目标进行高分辨二维成像，能够有效抑制旁瓣，提高成像精度和计算效率，在斜视角增大的条件下，成像质量也优于其它成像算法，符合大斜视条件下的SAR成像要求。
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公开(公告)号：CN110716201A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910854399.2
申请日：2019-09-10
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供一种基于发射脉冲周期时延设计的空间旋转目标视频逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR)成像方法，技术特征在于：利用目标旋转这一特点，设计发射脉冲序列，使得ISAR成像转角内所需的采样数目足够，实现对旋转目标的ISAR成像。包括以下步骤：估计旋转目标频率；根据估计的旋转频率，设计发射脉冲串；发射设计好的脉冲串，抽取回波中成像所需转角时间对应的脉冲回波；利用二分法循环迭代，对目标频率进行精估计，同时获得目标的ISAR像；对目标成不同时刻的ISAR成像，获得视频ISAR像。本发明提出的方法，克服了使用传统的ISAR成像算法无法获得旋转目标ISAR图像的缺点，不仅实现了对旋转目标的视频ISAR成像，同时也提高了对目标旋转频率的估计精度。
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公开(公告)号：CN106569194B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201610968711.7
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明针对已有单基以及双/多基雷达方法难以获取目标真实三维像与三维微动特征，系统实现复杂这一问题，将干涉式逆合成孔径雷达(InISAR)中多天线干涉处理的思想引入到空间锥体目标三维成像与三维微动特征提取研究中，提出一种宽带雷达空间锥体目标的干涉式三维成像与微动特征提取方法，将微多普勒效应理论与多天线干涉处理技术相结合，利用距离‑慢时间像实现了空间锥体目标真实三维成像，获取了与目标的物理尺寸一致，能够反映散射点每个瞬时时刻真实三维散射分布信息的坐标值，并在此基础是精确求解目标微动参数与结构参数。经过实例仿真验证，本发明专利算法相较已有方法，运算简单，系统实现容易，鲁棒性好，能够提取更多的目标参数，有一定的应用优势。
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公开(公告)号：CN106569194A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610968711.7
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/415
Abstract: 本发明针对已有单基以及双/多基雷达方法难以获取目标真实三维像与三维微动特征，系统实现复杂这一问题，将干涉式逆合成孔径雷达(InISAR)中多天线干涉处理的思想引入到空间锥体目标三维成像与三维微动特征提取研究中，提出一种宽带雷达空间锥体目标的干涉式三维成像与微动特征提取方法，将微多普勒效应理论与多天线干涉处理技术相结合，利用距离‑慢时间像实现了空间锥体目标真实三维成像，获取了与目标的物理尺寸一致，能够反映散射点每个瞬时时刻真实三维散射分布信息的坐标值，并在此基础是精确求解目标微动参数与结构参数。经过实例仿真验证，本发明专利算法相较已有方法，运算简单，系统实现容易，鲁棒性好，能够提取更多的目标参数，有一定的应用优势。
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