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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115166664A
公开(公告)日：2022-10-11
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：CN111007509B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201911303106.8
申请日：2019-12-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种逆合成孔径雷达二维超分辨成像方法，基于压缩感知理论，针对逆合成孔径雷达，首先建立观测信号模型，利用距离方位耦合的波形信息构造二维超分辨正交基矩阵，构建随机映射压缩矩阵，正交基矩阵和压缩矩阵相乘构建感知矩阵；通过压缩矩阵对向量化的观测数据进行压缩，降低数据量；在成像时利用稀疏先验信息将二维联合超分辨成像问题建模为最小l1范数的优化问题，对压缩向量进行稀疏重构得到散射点向量，最后将散射点向量矩阵化实现二维高分辨成像；有效地提高了成像结果的对比度，降低了图像熵，大大提高了成像质量；相比传统的压缩感知方法，有效提高了压缩比，增加了算法可靠性，降低了数据存储量和传输率代价。
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公开(公告)号：CN110865351A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911159718.4
申请日：2019-11-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种高速机动目标参数估计方法，首先通过时间反转校正速度引起的距离徙动，再用去调频处理遍历搜索加速度，就可以得到初始距离和加速度的估计值；在已知初始距离和加速度估计值的基础上，构建二阶拉登傅里叶变换相位补偿因子，通过遍历搜索速度，得到速度的估计值；整个搜索次数为两次搜索的次数和值，相比现有的直接利用二阶拉登傅里叶变换同时遍历搜索速度和加速度的方法计算量下降两个数量级，因此该方法可以在保证高阶机动目标参数估计精度的同时大幅降低的计算量。
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公开(公告)号：CN110865344A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911159722.0
申请日：2019-11-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种脉冲多普勒雷达体制下副瓣快速抑制方法，用以解决雷达距离-多普勒成像过程中存在的高副瓣问题，从而获得精确的参数估计，得到较为理想的成像效果；本发明为了解决脉冲多普勒雷达中二维匹配滤波后距离-多普勒的高副瓣问题，提出了一种基于二维匹配滤波结果的快速副瓣抑制方法，该方法通过对二维匹配滤波结果添加处理窗并利用基于最小二乘的迭代自适应方法实现副瓣抑制，能够以较低的计算量实现副瓣抑制，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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