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公开(公告)号：CN113311404A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110581322.X
申请日：2021-05-27
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开一种时分复用MIMO雷达实时角分辨率提升方法，应用于雷达成像技术领域，针对TDM‑MIMO雷达实时角分辨提升难题，本发明首先建立MIMO天线子孔径更新信号模型，将角分辨率提升的高维批处理问题转化为低维在线处理问题；然后采用循环最小化参数估计方法进行稀疏目标源定位，推导源目标估计最优解；最后根据估计公式建立递归关系，利用发射天线对应的子孔径接收块数据，依次递归更新稀疏重建结果，实现在线更新。与传统成像技术相比，本发明不仅可以有效提高成像分辨率，还大幅降低了计算复杂度，可用于实时信号处理。
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公开(公告)号：CN114200411B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202111507596.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明公开了一种MIMO雷达多目标测速扩展方法，包括以下步骤：步骤一、建立MIMO雷达系统模型；步骤二、结合锯齿波和三角波特性设计FMCW波形，并发射FMCW波；步骤三、对锯齿波回波信号进行2D‑FFT处理，得到不同目标在三角波距离维频谱的搜索中心；步骤四、在三角波回波中寻找动目标的谱峰进行配对后解速度模糊；步骤五、进行动目标DOA估计。本发明结合传统对称三角波和经典多周期锯齿波的二者特性，设计出能更精确提取目标信息的FMCW波形，简化了计算，得到了不错的MIMO雷达角分辨率。在保证目标DOA估计精度的条件下，提高了测速上限，实现多目标测速扩展。相比于经典三角波或多周期锯齿波方法，对于MIMO雷达在动目标测速、定位方面能达到更好的性能。
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公开(公告)号：CN116299193A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310273094.9
申请日：2023-03-15
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G01S7/02 , G01S7/41 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种MIMO雷达智能DOA估计方法，首先建立稀疏场景下的集中式MIMO雷达回波模型，构建深度展开网络的迭代过程和单层网络结构，再构建基于深度神经网络的降噪自编码器，通过训练深度展开网络，得到重构的空间谱，最后对重构的空间谱进行谱峰搜索，实现DOA估计。本发明的方法通过训练深度神经网络来学习数据中的隐性特征以增强DOA估计的鲁棒性，并对网络模型赋予可解释性使得模型泛化能力提升，不仅能够保证低信噪比和单快拍采样时DOA估计的估计精度和鲁棒性，而且在波束锐化和旁瓣抑制方面有显著的效果。
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公开(公告)号：CN114200411A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111507596.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明公开了一种MIMO雷达多目标测速扩展方法，包括以下步骤：步骤一、建立MIMO雷达系统模型；步骤二、结合锯齿波和三角波特性设计FMCW波形，并发射FMCW波；步骤三、对锯齿波回波信号进行2D‑FFT处理，得到不同目标在三角波距离维频谱的搜索中心；步骤四、在三角波回波中寻找动目标的谱峰进行配对后解速度模糊；步骤五、进行动目标DOA估计。本发明结合传统对称三角波和经典多周期锯齿波的二者特性，设计出能更精确提取目标信息的FMCW波形，简化了计算，得到了不错的MIMO雷达角分辨率。在保证目标DOA估计精度的条件下，提高了测速上限，实现多目标测速扩展。相比于经典三角波或多周期锯齿波方法，对于MIMO雷达在动目标测速、定位方面能达到更好的性能。
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公开(公告)号：CN117274099A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311278845.2
申请日：2023-10-07
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明公开了一种基于无超参数全变差均衡约束的图像去噪方法，首先建立基于列化处理的全变差图像去噪模型，接着构建全变差图像去噪代价函数，然后根据协方差拟合准则，导出全变差稀疏约束的最优均衡加权矩阵，并得出一种无超参数平衡全变差图像去噪代价函数，最后通过凸优化工具实现最优迭代求解。本发明的方法通过对无超参数均衡全变差图像去噪代价函数进行求解，在实现均匀去噪，不损失去噪效果的同时，解决了现有全变差去噪方法中正则化参数的最优选择难题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113311404B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202110581322.X
申请日：2021-05-27
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开一种时分复用MIMO雷达实时角分辨率提升方法，应用于雷达成像技术领域，针对TDM‑MIMO雷达实时角分辨提升难题，本发明首先建立MIMO天线子孔径更新信号模型，将角分辨率提升的高维批处理问题转化为低维在线处理问题；然后采用循环最小化参数估计方法进行稀疏目标源定位，推导源目标估计最优解；最后根据估计公式建立递归关系，利用发射天线对应的子孔径接收块数据，依次递归更新稀疏重建结果，实现在线更新。与传统成像技术相比，本发明不仅可以有效提高成像分辨率，还大幅降低了计算复杂度，可用于实时信号处理。
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公开(公告)号：CN120065165A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510359136.X
申请日：2025-03-25
Applicant: 电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第二十九研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于改进亲和传播聚类的雷达信号分选方法，包括以下步骤：S1、侦收原始信号的脉冲描述字参数数据；S2、将脉冲描述字参数数据分割为若干帧；S3、对每一帧脉冲数据使用改进亲和传播算法进行预分选；S4、使用自适应密度峰值聚类算法提取候选合批质心；S5、对每个候选合批质心对应的候选合批簇完成合批检测；S6、完成合批并输出最终分选结果。本发明利用引入衰减因子的IAP算法对脉冲数据进行预分选，基于密度提取候选合批质心，并结合脉冲簇到达方向的统计特征完成合批检测；综合利用了雷达脉冲数据的几何特征、分布特性和统计特征，充分挖掘了信号间的潜在关联性和模式信息，在有效减少增批现象的同时保证了较高的分选准确率。
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公开(公告)号：CN114994630B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210698113.8
申请日：2022-06-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于联合距离‑时频特征的旋翼参数估计方法，应用于目标检测领域，针对现有的单一时频特征的旋翼参数估计方法无法提取更多旋翼特征的问题；本发明利用经验模态分解和恒虚警检测算法，实现旋翼回波信号分离；提出快时域投影法进行距离‑时间域和频率‑时间域信号特征提取，联合双域特征并结合旋翼参数模型，实现了旋翼参数估计。相比于现有基于单一时频特征的参数估计方法，本发明所提方法解决了桨叶范围限制和奇偶判别的问题，为进一步的目标识别奠定了良好的基础。
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公开(公告)号：CN118740575A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410905427.X
申请日：2024-07-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于层级分类的雷达通信调制识别方法，包括以下步骤：S1、获取调制信号数据；S2、对调制信号数据进行归一化处理；S3、将归一化处理的数据进行小波滤波；S4、对滤波后的数据进行特征提取；S5、将提取的特征作为支持向量机的输入，以支持向量机为基础构建层级调制识别分类器。本发明利用小波滤波降低噪声环境对接收信号特征的影响，以及采用时域统计特征等减轻载频估计偏差等引起的频率偏置问题。通过对应特征训练的支持向量机对信号进行层级分类，提高信号识别的准确率与稳定性，并能在噪声与频率偏置条件下具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118688799A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410858638.2
申请日：2024-06-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高速运动平台前视三维超分辨成像方法，首先导出动目标和平台的距离历程，精确描述由高速相对运动引起的前视多普勒相位变化，再采用随机稀疏方位‑俯仰二维扫描策略，减少目标相干处理时间，保证高速运动下距离历程的二次近似准确性，然后基于稀疏扫描矩阵和多普勒相位矩阵，构建稀疏多普勒卷积模型以获得高速平台下的回波精准表征，最后通过迭代噪声方差估计，利用加权最小二乘准则导出自适应迭代估计方法，获得前视超分辨成像结果。本发明的方法解决了高速运动导致的前视方位‑俯仰超分辨性能下降的问题，相比现有方法，能够在高速条件下实现前视三维超分辨成像，同时有效降低了回波维度，提升了前视三维超分辨成像算法效率。
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