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公开(公告)号：CN113917463A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111067763.4
申请日：2021-09-13
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供了一种面向地基SAR间断测量的图像配准方法，利用地基SAR系统获取第一图像，构建参考坐标系O‑xyz，然后沿着z轴提高地基SAR的高度，获取第二图像；基于干涉测量，获取第一图像中参考点的三维坐标，并将第一图像作为间断测量的主图像；将其他时间获取的一幅图像作为间断测量的辅图像，然后基于互相关系数法，获取所述主图像中参考点在所述辅图像中的同名点，并计算出每一个参考点与其同名点之间的距离向、方位向偏移量；对所述距离向、方位向偏移量分别进行参数建模，构建线性方程组，然后采用最小二乘法估计出模型系数，计算出准确的距离向、方位向偏移量；获取所述辅图像中同名点的复信息，实现间断测量图像的准确配准。
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公开(公告)号：CN118169684A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410274508.4
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G01S13/90 , G01S7/41 , G06V10/75 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于合成孔径雷达技术领域，尤其涉及一种分布式多角度差分干涉数据广义特征自适应配准方法。根据散射点的入射角获取散射点的后向散射系数；将每个散射点沿垂直视线方向投影到不同角度SAR二维成像平面上，再根据后向散射系数得到成像平面图像，将生成的成像平面图像输入到复特征生成网络中输出复图像；计算输出的复图像与目标图像的损失，将损失结果反向传播完成复特征生成网络的训练。
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公开(公告)号：CN117805762A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311852588.9
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发公开出了一种用于双极化天气雷达的差分相位和衰减联合估计方法，通过在高分辨率下自适应调节γH和γDP来提高相位和衰减估计的精度，并降低了δhv和噪声带来的偏差。本发明所提出的差分相位和衰减联合估计方法，可应用于任何波段的双极化天气雷达，尤其是X、Ku、Ka波段等频率较高的波段，改善效果更为显著。本发明提升了差分相位估计和衰减订正的精度，有助于提高定量降水估计的准确性。另外，本发明并未引入新的参数，仅自适应地调节了衰减与差分相移率之间的关系式系数，因此，可应用于雷达DSP，实现数据的实时处理。
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公开(公告)号：CN113177575B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110345076.8
申请日：2021-03-31
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种基于动态时间规整与k‑means聚类的边坡形变区域划分方法，通过比较监测区间各监测点累计位移量变化情况，选取基准点位移时间序列；之后采用移动平均平滑预处理，提取监测区域内各监测点变化趋势，通过设置门限值筛选进行后续分类的监测点坐标位置集合，从而利用动态时间规整算法计算集合内位移时间序列相似度；最后以监测区间内累计位移量和DTW相似度矩阵为输入特征，建立以k‑means无监督聚类算法的监测点位移时间序列分类模型，从而获得边坡形变区域在不同类簇数目下的初步划分结果，再通过计算多指标综合评价不同类簇数目下的分类结果，为边坡形变区域划分提供了一种简洁、高效的分类方法。
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公开(公告)号：CN115166734A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210507204.9
申请日：2022-05-10
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种改进的面向GB‑InSAR的多基线相位解缠方法，首先获取高信噪比像素点的干涉相位；然后基于密度聚类的方法将相同模糊向量的像素点聚类分组，通过搜索的方法得到每个聚类中心对应的模糊数向量；然后利用平均相位差的统计信息，剔除聚类点中的误差点；最后利用Delaunay三角网的拓扑约束，建立非聚类点与临近三角形的连通图，利用最小费用流算法求解非聚类点的相位；本发明能够实现几乎全部PS点的准确解缠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112668606B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011390677.2
申请日：2020-12-02
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种基于梯度提升机与二次规划的阶跃型滑坡位移预测方法，将阶跃型滑坡累计位移量分解为趋势项位移和周期项位移，首先利用多项式模型最小二乘算法对趋势项位移量变化曲线进行拟合；然后通过多种归一化方式结合来获得较高准确度的梯度提升机‑二次规划模型；最后叠加趋势项位移量变化曲线拟合结果和梯度提升机‑二次规划模型的输出结果，获得阶跃型滑坡位移量的预测曲线；由此可见，本发明可以分别获得滑坡趋势项位移和周期项位移的分析预测模型，能够实现阶跃型滑坡总位移量预测值的自动获取，具有参数设置简单、适用于低维特征矩阵的特点，有效弥补了非线性模型参数设置和数据预处理在滑坡位移预测中的不足。
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公开(公告)号：CN111505596B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202010298988.X
申请日：2020-04-16
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于非均匀采样修正VAD技术的三维风场反演方法，建立了复杂风场的非线性空间分布模型，并构建了平台抖动等因素造成的径向多普勒速度的全方位非均匀采样数据模型；非线性风场假设更能表示真实的复杂风场结构；对径向多普勒速度进行非均匀采样，更适用于平台抖动、数据出现异常点等外部扰动条件存在时的情况；因此本方案相对于要求线性风场假设以及等方位间隔均匀采样的传统VAD技术，具有更好的反演效果。
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公开(公告)号：CN113177575A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110345076.8
申请日：2021-03-31
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种基于动态时间规整与k‑means聚类的边坡形变区域划分方法，通过比较监测区间各监测点累计位移量变化情况，选取基准点位移时间序列；之后采用移动平均平滑预处理，提取监测区域内各监测点变化趋势，通过设置门限值筛选进行后续分类的监测点坐标位置集合，从而利用动态时间规整算法计算集合内位移时间序列相似度；最后以监测区间内累计位移量和DTW相似度矩阵为输入特征，建立以k‑means无监督聚类算法的监测点位移时间序列分类模型，从而获得边坡形变区域在不同类簇数目下的初步划分结果，再通过计算多指标综合评价不同类簇数目下的分类结果，为边坡形变区域划分提供了一种简洁、高效的分类方法。
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公开(公告)号：CN112882021A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110057870.2
申请日：2021-01-15
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本申请为昆虫飞行姿态多角度观测装置，属于昆虫飞行实验研究领域，它包括旋转台，旋转台具有旋转中心；第一驱动单元，第一驱动单元驱动地连接旋转台，以使得旋转台绕旋转中心周向旋转；弧形导轨，弧形导轨设置在旋转台上，弧形导轨所在平面与旋转台垂直，弧形导轨的圆心处放置昆虫；探测单元，探测单元滑动设置于弧形导轨；第二驱动单元，第二驱动单元驱动地连接探测单元；本申请通过昆虫目标物固定，改变探测单元的位置，实现雷达对不同飞行姿态昆虫的探测，研究不同飞行姿态下昆虫的电磁散射特性，这有助于提高雷达测量昆虫飞行特征参数的精度，进而准确判断昆虫迁飞的规律，对于虫害的预防及监测具有重要的实际意义。
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