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公开(公告)号：CN118311531A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410478808.4
申请日：2024-04-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频域补偿的机载穿墙雷达动目标检测方法，包括：给出了一种使用频域相位补偿和对消的新方法。本发明通过对目标与雷达之间的耦合相位项的补偿，使静止杂波能够得到正确的对消。与传统方法相比，本发明所提的频域对消方法避免了传统多通道对消方法对于时域配准方面的高要求，更加适应实际的应用需求。同时，本发明能够在已知运动目标类型的情形下，对运动目标进行较为精确的成像。本发明通过数值仿真验证了所提出方法的有效性。
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公开(公告)号：CN116338680A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310293640.5
申请日：2023-03-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种快速多尺度穿墙雷达人体行为识别方法及装置，本发明针对频率步进雷达数据,结合基于核距离的超分辨多普勒估计模型、轻量化非锚点单阶段目标检测网络模型、轻量化分类网络模型构建具有多尺度特征信息挖掘能力的轻量化深度神经网络，通过同步提取复杂穿墙环境中人体的平动信息和产生的μ‑D特征，并糅合两种尺度的信息进行判决识别，最终给出穿墙雷达人体运动识别结果；本发明方法能够实现较高的识别准确率，且由于其子模块的搭建方法均基于轻量化模型，使得算法整体的计算成本大幅下降。
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公开(公告)号：CN116318296A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211599203.8
申请日：2022-12-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最大后验概率和协方差矩阵重构的稳健波束形成方法，针对期望信号的来向存在不确定性进而导致的导向矢量失配问题，使用最大后验概率方法估计得到了准确的期望信号来向，从而从本质上校正存在失配的期望信号导向矢量，并且结合协方差矩阵重构方法将期望信号成分从采样协方差矩阵中去除，从而达到了避免期望信号相消现象和提升系统输出SINR性能的目的；推导了高斯‑切比雪夫求积公式来计算重构的干扰加噪声协方差矩阵的方法，从而大大降低计算复杂度，提高方法效率；应用于雷达抗干扰，当快拍数据中含有期望信号，并且期望信号的来向不能准确预知，即具有不确定性时，本发明能够获得更好的抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN115240040A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210652538.5
申请日：2022-06-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种穿墙雷达人体行为特征增强方法及装置，所述方法包括：基于信息关系将所述输入数据分割为若干区域，并为分割后的各区域赋予相应的权重，所述注意力加权模块的输出为特征图；所述卷积层模块用于生成对所述输入数据降尺度的二维图像；所述特征图输入包括多路LISTA模型的超分辨模块；所述二维图像输入自适应权重模块，生成各区域的增强信息；融合所述各区域的增强信息，得到融合特征向量，将所述融合特征向量进行尺度转换，得到输出。该方法结合了穿墙雷达成像特定复杂多径效应和低信杂噪比场景下的物理学背景，使得该方法利用更少的成本达到更好的数据增强效果。
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公开(公告)号：CN115113158A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210656829.1
申请日：2022-06-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种穿墙雷达运动目标识别方法及装置，所述方法包括将若干穿墙雷达成像数据作为训练数据，将所述训练数据进行奇异值分解，并将所述训练数据、以及所述训练数据分解后的子分量均由小波散射网络进行增强处理，获取增强成像矩阵、增强子分量；将所述增强成像矩阵、增强子分量分别输入各自对应的概率图模型，所述概率图模型为条件随机场(CRF)，对各个所述概率图模型进行训练，得到训练好的各个概率图模型；基于所述训练好的各个概率图模型的输出，进行模型融合；获取待识别穿墙雷达成像数据，基于融合后的模型，识别所述待识别穿墙雷达成像数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120044488A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510082650.3
申请日：2025-01-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于探地雷达技术领域，具体涉及一种基于双曲线拟合的分层介质参数估计方法。该方法的具体过程为：一种基于双曲线拟合的分层介质参数估计方法，具体过程为：步骤一，建立多层介质双曲线约束方程，并基于所述约束方程获取探地雷达理论测量时间约束方程；步骤二，针对雷达回波信号进行预处理并提取特征点，基于所提取的特征点计算在分层界面处的产生的折射点；步骤三：将步骤二计算的折射点代入步骤一获得的探地雷达理论测量时间约束方程中，建立电磁波传输时间误差模型，利用非线性最小二乘优化的参数估计方法实现分层介质的参数估计。
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公开(公告)号：CN119066295A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411115531.5
申请日：2024-08-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于多比特相位量化的穿墙雷达栅瓣抑制方法，首先针对雷达接收信号，利用后向投影算法，计算各个通道的成像结果；随后根据指定的量化位数，对各个通道雷达成像相位进行量化；最后利用量化后的相位生成权图像，对原始图像进行加权，从而抑制栅瓣和旁瓣；本发明对穿墙雷达成像的栅瓣和旁瓣抑制性能优于已有的抑制方法，且本发明可以通过调整量化位数进行抑制效果的调节，不但适用于穿墙雷达成像探测领域，同时海适用于各类雷达成像、微波成像等领域。
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公开(公告)号：CN118644520A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410678304.7
申请日：2024-05-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06F30/20 , G01S13/72 , G01S13/89 , G01S7/41
Abstract: 针对现有的方法无法有效解决对发生旋转变化的目标雷达图像跟踪困难问题，本发明公开了一种基于旋转核相关滤波的穿墙雷达运动人体目标跟踪方法。在该方法中，首先在雷达图像上提取候选目标区域，估计内部目标椭圆角度后对区域图像进行旋转。然后，利用分类器与候选区域进行相关运算，从而定位目标。最后，提取新的训练样本来更新分类器。与现有的穿墙雷达图像域跟踪方法相比，所提出的方法有更好的跟踪精度以及很好的实时性。数值仿真和实测结果证明了所提算法的有效性。
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公开(公告)号：CN117368838A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311307487.3
申请日：2023-10-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S3/14 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明提出了一种基于门限Capon加权惩罚项的无监督学习波达方向估计方法。包括如下步骤：首先利用阵列天线流形矩阵的稀疏表示以及阵列接收信号的协方差矩阵，推导了门限截断的Capon功率谱；然后根据深度展开思想，设计基于无监督学习的波达方向(DOA)估计神经网络结构，替代稀疏恢复的迭代求解过程，提高了网络深度；最后根据优化函数设计了利用门限Capon谱加权惩罚项的损失函数，使得方法在不依赖超参数的前提下，对来波信号估计更加精确。该方法能够降低强功率信号对弱功率信号DOA估计结果的影响，有效解决强干扰弱目标信号同时存在时，弱目标信号的DOA估计性能。
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公开(公告)号：CN117331046A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311279636.X
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于DPSS字典和分块自适应子空间追踪的墙体杂波抑制方法。针对穿墙杂波抑制方法需要先验多、适用雷达体制单一的问题，本发明首先利用DPSS字典具有时频截断性，能量聚集能力强的特点，对墙体这种拓展目标进行有效表征，免除对墙体相关参数的先验要求。再利用子空间追踪算法的回溯特性，以及其同时迭代多个原子的特性，实现对墙体杂波的准确重构，免除对于墙体杂波范围的先验限定，并实现单通道处理以推广到SAR、MIMO等多种雷达体制。利用DPSS字典的分块特性，提升重构算法的效率，结合自适应迭代，避免重构算法所需的稀疏度先验。最终实现对墙体杂波的准确重构，从原始回波中减去完成墙体杂波抑制。
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