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公开(公告)号：CN106911605A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710119865.3
申请日：2017-03-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L27/20
CPC classification number: H04L27/20
Abstract: 一种基于FMCW的雷达通信一体化波形生成方法，本发明涉及基于FMCW的雷达通信一体化波形生成方法。本发明的目的是为了解决现有雷达与通信系统过多占用资源，成本较高，易产生电磁干扰的缺点。具体过程为：步骤一、生成雷达线性调频连续波(FMCW)；步骤二、生成通信数据，将通信数据进行QPSK调制，得到调制后的通信数据；步骤三、将调制后的通信数据加载到雷达线性调频连续波(FMCW)上，生成雷达通信一体化波形QPSK‑FMCW信号s(t)；QPSK为正交相移键控。本发明用于雷达通信领域。
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公开(公告)号：CN114114262B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111417477.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/90 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 基于CV‑ConvGRU的SAR三维转动目标重聚焦方法，涉及图像处理技术领域，针对现有技术中由于海浪、风、自身航行等因素的影响导致SAR成像模糊的问题，本申请提出了一种CV‑ConvGRU，CV‑ConvGRU将包括卷积层、激活函数、更新门、重置门在内的整个网络扩展到复杂域中，并在此基础上，推导出一种用于CV‑ConvGRU训练的反向传播算法。本申请基于CV‑ConvGRU设计了CV‑SSRN架构，进行SAR三维转动目标重聚焦，将SAR重聚焦任务转换为一个图像回归问题，并加入编码器与解码器，来实现目标重新聚焦，聚焦精度显着提高，避免了SAR成像模糊的问题。本申请利用SAR成像原理、复数域深度学习技术，更好的满足复杂SAR重聚焦需求，对视角变化、仿射变换、噪声保持一定程度的稳定性。
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公开(公告)号：CN116930966A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310893803.3
申请日：2023-07-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: StaggeredSAR体制下三维摆动舰船目标成像重建方法，属于微波遥感技术领域。本发明解决了现有StaggeredSAR体制下三维摆动舰船目标成像频谱混叠严重，散焦严重的问题。本发明建立基于StaggeredSAR体制的运动目标信号回波模型，利用所述运动目标信号回波模型检测运动目标的回波信号；利用最优线性无偏估计插值方法将检测的运动目标的回波信号进行采样，获得均匀的目标信号；基于二维频谱利用级数反演法将均匀的目标信号转化为SAR图像；对SAR图像进行距离方位逆变换至回波域，获得等效ISAR回波信号；利用距离‑瞬时多普勒的时频分析方法对等效ISAR回波信号进行聚焦，重建三维摆动舰船目标成像。本发明适用于三维摆动舰船目标成像。
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公开(公告)号：CN114114263A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111417490.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 基于CV‑ConvLSTM的SAR三维转动目标转速估计方法，涉及图像处理技术领域，针对现有技术中运用时频分析成像处理的方法消除模糊存在准确率低的问题，本申请提出了一种CV‑ConvLSTM，CV‑ConvLSTM将包括卷积层、激活函数、输入门、遗忘门、输出门在内的整个网络扩展到复杂域中，并在此基础上，推导出一种用于CV‑ConvLSTM训练的复数域随时间反向传播算法CV‑BPTT。本申请基于CV‑ConvLSTM设计了TSF‑Net架构，进行SAR三维转动目标转速估计，将SAR转速估计任务转换为一个图像回归问题，来实现目标转速估计，估计精度显着提高。本申请利用SAR成像原理、复数域深度学习技术，更好的满足复杂SAR转速估计需求，对视角变化、仿射变换、噪声保持一定程度的稳定性。
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公开(公告)号：CN111781599B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202010684656.5
申请日：2020-07-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于CV‑EstNet的SAR运动舰船目标速度估算方法，属于SAR图像处理领域。本发明针对现有对散焦和偏移的SAR舰船目标图像进行运动补偿的方式法复杂且稳定性差的问题。包括：基于三维舰船模型与射线追踪法仿真获得SAR运动舰船样本，并将SAR运动舰船样本分组为训练样本库与测试样本库；基于复数域角度构建复数域速度估计网络CV‑EstNet架构，所述CV‑EstNet架构包括一个输入层、五个卷积层、三个池化层、两个全连接层及一个输出层；采用训练样本库中的训练样本对CV‑EstNet架构进行训练，训练超参数，得到具有速度估计功能的CV‑EstNet网络模型；再采用测试样本库中的测试样本对CV‑EstNet网络模型进行测试，获得SAR舰船目标的距离向速度和方位向速度。本发明实现了SAR运动舰船目标速度估计。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN111781599A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010684656.5
申请日：2020-07-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于CV-EstNet的SAR运动舰船目标速度估算方法，属于SAR图像处理领域。本发明针对现有对散焦和偏移的SAR舰船目标图像进行运动补偿的方式法复杂且稳定性差的问题。包括：基于三维舰船模型与射线追踪法仿真获得SAR运动舰船样本，并将SAR运动舰船样本分组为训练样本库与测试样本库；基于复数域角度构建复数域速度估计网络CV-EstNet架构，所述CV-EstNet架构包括一个输入层、五个卷积层、三个池化层、两个全连接层及一个输出层；采用训练样本库中的训练样本对CV-EstNet架构进行训练，训练超参数，得到具有速度估计功能的CV-EstNet网络模型；再采用测试样本库中的测试样本对CV-EstNet网络模型进行测试，获得SAR舰船目标的距离向速度和方位向速度。本发明实现了SAR运动舰船目标速度估计。
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公开(公告)号：CN102291334A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201010203843.3
申请日：2010-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种汽车车身CAN-LIN网关的设计，本发明属于汽车通信系统中的车载总线网关技术，其方式是基于实时操作系统uC/OS-II，运用虚拟CAN节点的设计思想，实现了混合网络一致、透明的数据通讯，完成了对CAN-LIN网关的软硬件设计。针对网关节点在垂直网络中的特殊地位，其协议转换导致的延时容易造成消息丢弃的现象，本发明构造了消息缓冲队列结构，降低了系统消息丢包率。同时，成功将多关键度任务调度算法引入本系统，使得系统在过载时，仍能保证高关键任务优先调度的情况下让尽可能多的次关键或非关键任务得到执行。本发明积极地效果是将实时操作系统引入汽车网关中，适用于汽车车身控制系统等对安全关键度要求较高的实时环境。
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公开(公告)号：CN114510877B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210138087.3
申请日：2022-02-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于StaggeredSAR体制非线性变化PRI序列设计方法，本发明涉及PRI序列设计的方法。本发明的目的是为了解决现有StaggeredSAR体制中线性变化PRI序列的盲区分布的局限性问题。过程为：一：基于StaggeredSAR体制，计算变化的PRI序列对应的盲区位置，组成PRI序列对应的盲区分布图；二：对盲区分布图的盲区位置的不连续性定量描述；三：对盲区分布图的盲区位置的均匀性定量描述；四：定义非线性变化的PRI序列的目标准则函数；五：采用遗传算法对每个PRI序列计算目标准则函数并进行优化，得到最优目标准则函数值对应的PRI序列。本发明用于微波遥感技术领域。
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公开(公告)号：CN114488067B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210138578.8
申请日：2022-02-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于StaggeredSAR体制低过采样率下数据重建方法，本发明涉及低过采样率条件下数据重建的方法。本发明的目的是为了解决现有重建算法大多是将缺失的数据恢复，并将方位维非均匀数据重采样成均匀数据，再按照传统SAR成像算法实现图像聚焦，在低过采样率下往往会导致重建图像质量下降的问题。过程为：一：建立StaggeredSAR回波模型；二：利用Keystone变换完成非均匀数据的距离徙动校正；三：建立StaggeredSAR数据重建的非均匀观测模型；四：根据三得到的非均匀观测模型，利用贝叶斯压缩感知实现低过采样率条件下的数据重建，即重构出场景复图像。本发明用于微波遥感技术领域。
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