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公开(公告)号：CN111580041B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202010303164.7
申请日：2020-04-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供一种基于参考信号的微弱目标双通道单脉冲测角方法，相比于传统三通道单脉冲测角算法，本发明将方位差通道和俯仰差通道合成一路差通道，与和通道构成双通道进行信号处理得到俯仰角和方位角的测量值；也就是说，本发明是基于通道合并的双通道单脉冲测角方法，减少了接收机通道数，从而降低了体积、质量、功耗等硬件资源，更适用于小型一体化平台；进一步地，本发明通过引入参考信号，与和、差通道信号进行匹配滤波，解决了收发分置小型一体化平台非相参工作体制下，接收信号中脉冲间存在随机相位和非相参频率差带来的测角难题，使得不同脉冲间能够进行相参积累，大大提高了微弱目标的测角性能。
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公开(公告)号：CN111060879B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201911158884.2
申请日：2019-11-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维匹配滤波结果的联合副瓣抑制方法，用以解决雷达距离‑多普勒成像过程中存在的弱目标淹没在强目标副瓣中或多目标副瓣叠加形成虚假目标等问题，快速实现距离与多普勒维二维像的联合估计；该方法通过对二维匹配滤波结果在距离维和多普勒维同时进行加窗处理，并利用基于加权最小二乘的迭代自适应方法实现距离‑多普勒二维副瓣联合抑制，提高多目标场景下目标的参数估计精度和成像质量；由于采用加窗处理，对协方差矩阵进行了降维处理，可以降低计算复杂度，并且利用矩阵之间的结构关系，进一步减少计算量。
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公开(公告)号：CN111007476A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911303058.2
申请日：2019-12-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种高动态伪码连续波雷达长时间积累方法，首先通过相邻互相关方法对目标动态进行降阶，校正了目标高动态高机动引起的码相位漂移，并降低了多普勒扩散阶数；然后通过吕氏变换校正多普勒徙动并对信号能量实现相参积累；最后通过峰值检测和一阶搜索完成目标参数估计；有效解决了伪码连续波雷达中高速高机动目标引起的码相位漂移和多普勒徙动问题，实现了长时间积累和高精度参数估计；通过相邻互相关对目标的码相位漂移进行校正，相比传统的KT方法，有效避免了速度模糊对校正的影响；采用非搜索的吕氏变换方法对码相位漂移校正后的信号进行相参积累，相比传统多维搜索的GRFT方法，大大降低了运算复杂度。
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公开(公告)号：CN110865345A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911159724.X
申请日：2019-11-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种快速自适应脉冲压缩方法，可以有效抑制距离旁瓣，该方法能够快速解决多目标场景中大目标遮挡小目标问题，准确估计出各目标的距离脉冲响应；利用单点自适应滤波器对匹配滤波结果进行迭代滤波，在每一次迭代中，上一次迭代得到的L个距离单元的估计结果用作下一次迭代的先验信息，自适应地更新当前的滤波器，求得距离像脉冲响应，从而检测出强目标；从回波中去除强目标，再进行迭代滤波，估计出小目标，如此迭代将场景中目标准确估计出来；该方法与MF-RMMSE方法相比，旁瓣抑制性能相当，但是计算量降低多倍。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109633595A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910064487.2
申请日：2019-01-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/415
Abstract: 本发明提供一种星载脉冲多普勒雷达的匀加速运动目标参数快速估计方法，具体过程为：步骤一：建立运动目标回波信号模型，并对其进行脉压处理；步骤二：将脉压处理后的信号变换到快时间频域得到快时间频域信号，对快时间频域信号进行子带分解，并将两个子带信号进行距离向频移后，共轭相乘得到合成信号；步骤三：对合成信号进行拉登分数阶傅里叶变换处理；步骤四：对傅里叶变换的结果进行峰值搜索和门限判决，获得目标参数估计结果。本发明方法不需要预知目标的任何先验信息，通过子带分解和共轭相乘处理能够降低信号的等效频率，从而可以解决多普勒模糊情况下的多普勒频率扩散问题，并获得准确的参数估计。
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公开(公告)号：CN115166664B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210658737.7
申请日：2022-06-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于二维匹配滤波结果的快速自适应旁瓣抑制方法，该方法首先对回波信号进行二维匹配滤波处理，然后构建距离维迭代自适应滤波器，在距离维进行多次迭代，抑制距离旁瓣，然后再构建多普勒维迭代自适应滤波器，在多普勒维进行多次迭代，抑制多普勒旁瓣。该方法能够有效抑制距离‑多普勒旁瓣，且具有较低的计算复杂度；该方法能够有效抑制二维匹配滤波结果中的距离‑多普勒旁瓣，获得较好的距离‑多普勒响应，与现有方法相比，能够大幅降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN115166665A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210666589.3
申请日：2022-06-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出一种适用于离格目标的自适应脉冲压缩方法，首先建立离格目标的回波信号模型，对回波信号进行匹配滤波，然后构建适用于离格目标的迭代自适应滤波器，并对匹配滤波结果进行滤波。根据迭代结果估计目标的离格量，将离格量带入迭代自适应滤波器，再次对匹配滤波结果进行滤波。经过多次迭代处理后，该方法能有效抑制离格目标的距离旁瓣，且能准确估计目标的距离和功率；利用适用于离格目标的自适应滤波器对匹配滤波结果进行迭代滤波，在每一次迭代中，上一次迭代得到的L个距离单元的幅度和离格量估计结果作为当前迭代的先验信息，自适应地更新当前迭代的滤波器，进而估计各个单元的幅度，并利用幅度估计结果求各个单元的离格量。
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