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公开(公告)号：CN114675266A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202111340176.8
申请日：2021-11-12
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及雷达技术领域，具体涉及一种基于联合稀疏恢复的低复杂度InISAR三维成像方法，包括以下步骤：建立InISAR成像系统的几何结构，并根据InISAR成像系统的几何结构来建立符合JSM‑2模型的InISAR成像稀疏重建模型；按照酉变换近似消息传递UTAMP，对建立的符合JSM‑2模型的InISAR成像稀疏重建模型进行酉变换，并建立InISAR成像联合稀疏恢复的贝叶斯学习模型；构建InISAR成像联合稀疏恢复贝叶斯学习模型的因子图；根据建立的联合稀疏恢复贝叶斯学习模型的因子图，设计其中各个变量的消息更新规则；根据消息更新规则，得到三个通道的二维图像后，通过干涉处理和散射点距离测量重建目标三维图像。本发明提高了三维像的重建精度，具有更好的噪声抑制抑制能力，极大的降低了算法计算复杂度。
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公开(公告)号：CN116566524B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202310559699.4
申请日：2023-05-18
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院 , 西安电子科技大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/0413 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络消息传递的MIMO信号检测方法，涉及通信技术领域，包括以下步骤：S1：基站端接收到用户端发送的信号；S2：利用神经网络对MIMO系统进行建模，基于MIMO系统的信号流设计神经网络架构，设计一个深度神经网络模型模拟硬件缺陷和多用户干扰；S3：开发一种高效的基于消息传递的贝叶斯检测器MP‑NN；S4：turbo接收机的实现。本发明采用上述方法，为复杂输入输出关系的通信系统实现贝叶斯信号检测；利用神经网络对MIMO系统进行建模，基于MIMO系统的信号流设计神经网络架构，最大限度地减少神经网络层和参数的数量，用因子图表示训练后的神经网络，并利用酉近似消息传递UAMP算法设计了一种高效的基于消息传递的贝叶斯信号检测器。
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公开(公告)号：CN119414380A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411538292.4
申请日：2024-10-31
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于航迹释放和GM‑PHD的断裂航迹关联方法，旨在解决多目标场景下由于目标动态生成和消失导致的传统TSA算法航迹预测不准确的问题，同时解决了航迹断裂期间未能有效利用信息的难题。通过将新老航迹释放为点迹数据，并整合断裂期间的数据，形成新的数据集，显著提升了航迹再关联效果。使用GM‑PHD滤波器进行动态估计多目标状态，提高了航迹预测的准确性。通过全局最优分配和多项式拟合，实现断裂航迹的再关联与拼接，构建断裂航迹关联后的完整目标航迹。
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公开(公告)号：CN119224751A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411191699.4
申请日：2024-08-28
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应卡尔曼预测的航迹断开修补方法，其实现步骤为：对船舶航迹数据集进行预处理，建立目标船舶匀速直线运动CV模型；回溯目标船舶点迹进行跟踪，更新协方差矩阵；使用跟踪协方差矩阵更新目标状态方程，实现目标点迹预测；采用最近邻关联NN算法，通过矩形波门，检测预测点迹后出现的新点迹，对新点迹，进行航迹批号关联，实现自适应航迹预测。本发明在航迹断开处，通过自适应卡尔曼预测算法实时预测出船舶点迹，修补了现有技术航迹缺失的点迹，降低算法的复杂度，提升航迹的连续性，提高预测的点迹质量和预测速度，扩大了实用性与适用范围。
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公开(公告)号：CN118941978A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410957571.8
申请日：2024-07-17
Applicant: 河北工业大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/096 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明为一种基于光学域知识迁移的小样本SAR图像目标检测方法，首先构建域适应训练数据集、预训练数据集和域迁移学习数据集；然后，利用预训练数据集对目标检测模型进行预训练，利用域适应训练数据集对域适应模型进行训练；接着，根据域迁移学习数据集，利用训练后的域适应模型生成伪光学遥感图像；利用伪光学遥感图像对预训练的目标检测模型进行进一步训练，实现目标检测模型的域迁移学习，得到训练后的目标检测模型；最后，对原始待测SAR图像进行裁剪，将得到的待测子SAR图像输入到训练后的域适应模型中，生成待测伪光学遥感图像；将待测伪光学遥感图像输入到训练后的目标检测模型中，得到目标框坐标，再将目标框坐标映射至原始待测SAR图像中实现目标检测。该方法提出了一种新的域适应辅助目标检测思路，解决了SAR图像目标检测中的小样本问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115356718B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202211066459.2
申请日：2022-09-01
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G01S13/72 , G01S13/88 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法，包括以下步骤：获取当前帧的量测点迹和目标航迹的预测点，以航迹的预测点为波门中心设置跟踪波门，根据落入波门内的量测点情况筛选有效量测，并构造确认矩阵‑根据步骤1所得到的目标航迹和量测点迹数据，以波门中心为聚类中心，得到各量测点迹与目标航迹的隶属度矩阵，‑根据确认矩阵，对公共波门内的量测点进行隶属度修正处理，利用修正后的隶属度矩阵进行后续目标状态的滤波更新。本发明采用上述基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法，通过引入交叉熵模糊聚类和基于特征散度的修正因子，在有效降低算法计算量的同时，充分挖掘了特征信息，保证了目标跟踪的关联精度。
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公开(公告)号：CN118190109A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410196549.6
申请日：2024-02-22
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G01F23/284 , G01S13/88
Abstract: 本发明公开了雷达水位计中的高精度测量新方法，属于水利监测技术领域，本方法在雷达水位计的架设时，在无法保证雷达水位计垂直照射水面，使雷达波束倾斜照射水面的情况下，进行水位测量；获得有效的水面目标后，为了更接近真实水位值，采用频谱重心法，将获得的重心和宽度作为新的区间进行频谱重心估计，重复三次后，用获得的频谱重心来确定细化范围，在该范围内使用CZT对频谱进行细化，再进行峰值检测，获得水位高度信息。本发明采用上述的雷达水位计中的高精度测量新方法，为非接触式水位测量方法，不受水面环境影响，不仅降低了雷达水位计安装要求的同时，也通过频谱重心估计确定细化范围，减少了频谱细化的运算量，也保证了测距精度。
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公开(公告)号：CN118151141A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410187461.8
申请日：2024-02-20
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于77GHz毫米波雷达的流速测量方法，属于雷达流速测量技术领域，包括以下步骤：S1、输入雷达射频前端两个通道接收到的原始信号；S2、对两个通道接收到的原始信号进行信号预处理，得到预处理后的数据；S3、对预处理后的数据分别进行距离维与速度维的快速傅里叶变换，得到傅里叶变换结果；S4、在傅里叶变换结果基础上，提取出速度维频谱；S5、对步骤S4得到的速度维频谱进行频谱中心估计，计算出两个通道频谱中心速度值；S6、利用两个通道频谱中心速度值，根据流速校正公式计算水流速度；S7、计算流速信息。本发明采用上述的一种基于77GHz毫米波雷达的流速测量方法，能更好的估计出回波能量最大方向处的中心速度，提高了频率估计的精度。
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公开(公告)号：CN118133473A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410213004.1
申请日：2024-02-27
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种改进遗传算法的稀布阵列天线优化设计方法，属于阵列天线技术领域，包括：创建满足约束条件的初始种群；对种群中的个体进行阵元位置转换；计算种群中个体的适应度；判断是否满足终止准则，如果满足则输出最佳个体，对最佳个体进行阵元位置转换后结束，否则继续；从种群中选出优势个体组；根据个体的适应度调整其发生交叉的概率；根据个体的适应度调整优势个体组中每个个体发生变异的概率；保留最优个体；迭代，直至满足终止准则。本发明采用上述的一种改进遗传算法的稀布阵列天线优化设计方法，通过动态调整波束宽度和副瓣电平的权值可以获得综合性能最优的稀布阵列。
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公开(公告)号：CN116243297A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211598218.2
申请日：2022-12-12
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于幅度信息的改进全局最近邻数据关联算法，步骤如下：步骤一：毫米波雷达对多目标运动进行观测，获取各目标位置、速度及幅度信息；步骤二：根据目标Δ时刻内的幅度值进行信噪比估计；步骤三：根据量测空间信息与目标状态更新向量计算新息似然函数；步骤四：根据步骤二获得的信噪比估计值计算目标幅度似然并计算杂波幅度似然；步骤五：计算改进的似然函数并进行全局数据关联；步骤六：根据数据关联结果，使用卡尔曼滤波进行目标状态更新。本发明采用上述步骤的一种基于幅度信息的改进全局最近邻数据关联算法，计算复杂度较小，易于实现，并且在复杂环境下可以有较好的多目标跟踪性能。
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