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公开(公告)号：CN104316924B
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201410547103.X
申请日：2014-10-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了机载超高分辨率SAR反投影图像的自聚焦运动补偿方法，超高分辨率条件下，雷达平台运动传感器不能完全补偿航迹偏移等引入的相位误差，并进而影响图像聚焦质量。此时，利用反投影类算法重建图像中目标散焦会沿着不同的倾斜方向存在，并且目标距离徙动不能严格现在一个距离分辨单元内，传统的自聚焦处理失效。针对此问题，本发明提出修正成像栅格的子带宽自聚焦运动补偿处理；在修正后数据采集斜平面重建图像，完全去除了目标散焦方向的空变特性；然后，对反投影处理数据进行子带宽分解，相位梯度自聚焦及拼接得到重聚焦图像。与现有算法相比，本发明考虑到高阶运动相位误差，并实现了反投影类算法重建图像中相位误差的有效补偿。
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公开(公告)号：CN115508831B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210742979.4
申请日：2022-06-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机载圆迹SAR多径效应消除方法，包括如下步骤：步骤1、分析经典的四路径反射模型，根据四路径反射模型构建雷达多径回波信号模型；步骤2、针对不同的回波路径构建系统函数投影矩阵；步骤3、构建基于字典稀疏表示的方法，实现混合接收回波数据的分离和成像，抑制估计结果中的虚假目标和旁瓣能量；步骤4、通过实验仿真混合了多条路径的回波数据，以验证所述步骤一到步骤三的有效性。本发明通过构建基于字典稀疏表示成像方法，不仅能够有效抑制杂波，在非均匀环境下，算法性能也得到了保障。
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公开(公告)号：CN107146601B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201710224925.8
申请日：2017-04-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用于说话人识别系统的后端i‑vector增强方法，该方法以深层神经网络为基础,结合深度神经网络在语音增强方面的应用,建立了一种用于说话人识别系统后端的i‑vector回归模型,得到一种适用于说话人识别系统的后端特征处理器。相比常规的前端语音增强算法,本发明在提高说话人识别系统的抗噪声性能的同时,又能优化说话人识别系统的结构模型，从而使说话人识别系统在噪声环境下的实用性得到有效提升。
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公开(公告)号：CN107146601A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710224925.8
申请日：2017-04-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用于说话人识别系统的后端i‑vector增强方法，该方法以深层神经网络为基础,结合深度神经网络在语音增强方面的应用,建立了一种用于说话人识别系统后端的i‑vector回归模型,得到一种适用于说话人识别系统的后端特征处理器。相比常规的前端语音增强算法,本发明在提高说话人识别系统的抗噪声性能的同时,又能优化说话人识别系统的结构模型，从而使说话人识别系统在噪声环境下的实用性得到有效提升。
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公开(公告)号：CN104316924A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410547103.X
申请日：2014-10-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/90 , G01S13/9017
Abstract: 本发明公开了机载超高分辨率SAR反投影图像的自聚焦运动补偿方法，超高分辨率条件下，雷达平台运动传感器不能完全补偿航迹偏移等引入的相位误差，并进而影响图像聚焦质量。此时，利用反投影类算法重建图像中目标散焦会沿着不同的倾斜方向存在，并且目标距离徙动不能严格现在一个距离分辨单元内，传统的自聚焦处理失效。针对此问题，本发明提出修正成像栅格的子带宽自聚焦运动补偿处理；在修正后数据采集斜平面重建图像，完全去除了目标散焦方向的空变特性；然后，对反投影处理数据进行子带宽分解，相位梯度自聚焦及拼接得到重聚焦图像。与现有算法相比，本发明考虑到高阶运动相位误差，并实现了反投影类算法重建图像中相位误差的有效补偿。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116500615B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202310316746.2
申请日：2023-03-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种结合稀疏重建和双线性调频的距离模糊抑制方法，属于合成孔径雷达成像技术领域；步骤为：通过交替发射大小相等、正负相反的距离向调频率的线性调频信号，构建SAR回波信号；对接收的SAR回波信号进行距离向脉冲压缩、距离徙动矫正和方位向傅里叶变换；构建距离模糊信号的观测矩阵；通过循环迭代算法对距离模糊信号进行稀疏重建和估计；将SAR回波信号减去估计出的模糊信号；对处理后的SAR回波信号进行方位向脉冲压缩及方位向傅里叶反变换。本发明通过将稀疏重建和双线性调频技术结合起来，对发射信号进行双线性调频，使用循环迭代算法对模糊区重建，提高距离模糊抑制效果，提高距离模糊抑制的精确性以及距离模糊抑制适用性。
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公开(公告)号：CN114779191A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210659563.6
申请日：2022-06-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明所述的无源双基地SAR动目标极坐标格式相位误差分析和校正方法，首先构建无源双基地SAR信号采集几何模型，得到动目标回波信号，之后对该信号进行距离压缩和运动补偿，得到双基PFA处理前的信号，再将该信号进行距离向和方位向插值处理后得到PFA处理后的回波信号；其次进行双基地PFA运动目标图像误差谱推导，利用级数反演法反推新的相位误差表达式；最后对新的相位误差进行匹配滤波并构建相位误差矩阵字，得到混合动目标重聚焦后的图像。本发明推导过程简单，可实现无源双基SAR任意轨迹飞行条件下对地面的动目标成像。
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公开(公告)号：CN110265039B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201910475010.3
申请日：2019-06-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于字典学习和低秩矩阵分解的说话人识别方法，包括以下步骤：步骤1，对说话人音频进行预加重、分帧、加窗、端点检测等处理；步骤2，提取出对应每个说话人语句的MFCC特征，并训练GMM‑UBM模型；步骤3，通过联合因子分析（JFA）估算全局差异空间矩阵T，全局差异空间因子w；步骤4，得到对应每个说话人语句的i‑vector；步骤5，从训练集中提取M维度的i‑vector并生成特征矩阵，根据训练集和测试集，对判别字典进行生成，得到的字典将作为i‑vector后端处理和打分模块，为最终判别提供依据；适应字典学习准则的编码系数可以有效提升识别力，并通过结构化稀疏来进行最优分类。
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公开(公告)号：CN116148856B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310401994.7
申请日：2023-04-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明属于雷达图像处理技术领域，具体地说，是一种SAR动目标二维自聚焦成像处理方法，其主要步骤包括：建立双基地数据采集模型，获取双基地PFA极坐标格式转换后的动目标空间频率域信号模型；推导动目标图像的二维空间频率域相位误差数值表达式；根据动目标的位置信息反推二维频率域相位误差数值，对图像进行预滤波处理，实现粗补偿；预滤波后，进行距离徙动校正、子孔径分解和方位向一维自聚焦处理，求解距离徙动曲线；对距离徙动曲线进行keystone变换，根据模型得到两维相位误差的初始估计数值；构造代价函数，进行二维稀疏约束求解；实验仿真验证本发明中对任意航迹、任意运动轨迹下的动目标二维稀疏自聚焦方法的有效性。
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公开(公告)号：CN115508831A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202210742979.4
申请日：2022-06-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机载圆迹SAR多径效应消除方法，包括如下步骤：步骤1、分析经典的四路径反射模型，根据四路径反射模型构建雷达多径回波信号模型；步骤2、针对不同的回波路径构建系统函数投影矩阵；步骤3、构建基于字典稀疏表示的方法，实现混合接收回波数据的分离和成像，抑制估计结果中的虚假目标和旁瓣能量；步骤4、通过实验仿真混合了多条路径的回波数据，以验证所述步骤一到步骤三的有效性。本发明通过构建基于字典稀疏表示成像方法，不仅能够有效抑制杂波，在非均匀环境下，算法性能也得到了保障。
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