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公开(公告)号：CN103675760A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310651459.3
申请日：2013-12-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明公开了一种星载地球同步轨道合成孔径雷达姿态导引方法。使用本发明能够利用较小的姿态导引角实现最优地距分辨率。本发明首先根据已知的轨道参数、下视角等条件获得卫星速度方向与地距分辨椭圆面积的表达式，然后利用地距分辨椭圆面积最小时地距分辨率最优，解算出最优地距分辨率的最优方位角，最后通过俯仰横滚导引或横滚俯仰导引使波束指向最优方位角所在方向，完成最优分辨率姿态导引，姿态导引角度小。
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公开(公告)号：CN102759734B
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201210162482.1
申请日：2012-05-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 为了克服传统RMA算法并不能直接应用于高分辨率星载SAR的回波数据处理的缺陷，提出了一种用于高分辨率星载SAR的改进距离徙动校正算法的成像方法，属于合成孔径雷达成像技术领域。本发明针对高分辨率星载SAR的问题，提出了一种新的斜距模型精确地对高分辨率星载SAR的弯曲轨道进行建模，并且在此基础上推导了高分辨率星载SAR回波的二维频谱，改进了传统RMA算法的距离徙动校正、stolt插值和方位向聚焦，改进后的成像算法能够有效地完成高分辨率星载SAR回波的成像处理。
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公开(公告)号：CN102520403B
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201110389323.0
申请日：2011-11-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种改进的基于频域频谱重建的频率步进SAR成像方法，具体为：①对载波频率n点步进的频率步进SAR回波数据按信号载频分组，得到不同载波频率的n组子带回波数据(包含m条距离线的数据)；②判断子带回波数据在做二维聚焦处理后，其距离频谱是否会发生混叠；如果发生，则对子带回波数据的距离频谱做拓展操作；③对子带回波数据做SAR成像操作；当子带回波带宽大于步进频率间隔时，在距离压缩处理时通过对距离频谱加窗来去除频谱的交叠部分；④对n幅子图像进行方位配准；⑤从每幅子图像中取出第k条距离线数据做距离频谱重建；重复m次后得到具有距离高分辨的二维图像。本发明方法使子带数据距离频谱混叠的影响被消除，保证距离频谱重建操作顺利进行。
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公开(公告)号：CN102520404B
公开(公告)日：2013-07-03
申请号：CN201110390786.9
申请日：2011-11-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像质量最优的合成孔径雷达(SAR)多普勒模糊数估计方法，属于SAR成像技术领域。本发明利用图像质量与多普勒模糊数估计偏差之间的函数关系，将使图像质量最好时对应的多普勒模糊数作为SAR多普勒模糊数的估计值。本发明采用了基于图像质量最优的SAR多普勒模糊数估计方法，由于SAR图像质量对多普勒模糊数估计误差十分敏感，并且该方法充分利用了图像质量与多普勒模糊数之间的定量关系，因此，对于低对比度和高对比度场景均具有较高的估计精度。
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公开(公告)号：CN102778672A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210251570.9
申请日：2012-07-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及了一种应用于多极化SAR（合成孔径雷达）的基于相位梯度自聚焦算法的相位误差估计方法，属于SAR成像技术领域。利用相位梯度自聚焦算法估计各极化图像的相位误差，并利用相位误差估计值对各极化图像进行相位误差补偿，得到补偿后的各极化SAR图像；计算相位误差补偿前后各极化图像的对比度及对比度改善因子，将最大的对比度改善因子对应的相位误差估计值作为各极化SAR图像的相位误差的估计值。利用相位梯度自聚焦算法对极化图像进行相位误差补偿时，图像的对比度越大，误差补偿后图像的聚焦效果越好，因此，用本发明方法获得的相位误差估计值对各极化图像进行相位误差补偿后，各极化图像取得了较好的一致聚焦效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102520404A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110390786.9
申请日：2011-11-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像质量最优的合成孔径雷达(SAR)多普勒模糊数估计方法，属于SAR成像技术领域。本发明利用图像质量与多普勒模糊数估计偏差之间的函数关系，将使图像质量最好时对应的多普勒模糊数作为SAR多普勒模糊数的估计值。本发明采用了基于图像质量最优的SAR多普勒模糊数估计方法，由于SAR图像质量对多普勒模糊数估计误差十分敏感，并且该方法充分利用了图像质量与多普勒模糊数之间的定量关系，因此，对于低对比度和高对比度场景均具有较高的估计精度。
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公开(公告)号：CN119828141A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510002289.9
申请日：2025-01-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像质量最优的地基雷达对月三维成像方法，属于合成孔径雷达技术领域。该步骤包括：步骤一、选取满足干涉处理需求的两轨雷达回波数据进行干涉成像，获取观测场景的高程信息估计值，得到DEM模型；步骤二、通过轨间非相参叠加的三维BP成像算法，获取月表目标在多条雷达运动轨迹下的SAR三维成像结果；步骤三、对步骤一得到的DEM模型进行插值，构造匹配步骤二中BP成像网格的高度向窗函数；步骤四、根据步骤三中得到的基于DEM的高度向窗函数，对步骤二中的SAR三维成像结果进行高度向加窗，得到最终的成像结果。
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公开(公告)号：CN118259287A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410340823.2
申请日：2024-03-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于波束扫描和参数域积累的地基分布孔径雷达空间目标探测方法。该方法采用数字波束形成技术(Digital Beam Forming,DBF)进行小范围波束扫描，提高积累增益；采用广义瑞登傅里叶变换(Generalized Radon‑Fourier Transform,GRFT)进行长时间参数域积累。与传统方法相比，该算法能实现低信噪比目标的有效探测，具有一定的优越性。在工程实现方面，本发明提出了一种相位补偿因子预处理方法，降低了单精度浮点数截断误差对算法精度的影响，使单精度处理成为可能，对保证算法效率具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114442092B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111669699.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种分布式无人机SAR深度学习三维成像方法，用于解决传统SAR高精度成像方法超参数选择难，算法复杂性高的问题。首先基于分布式无人机集群建立二维成像模型，利用快速分解后向投影算法获取二维SAR图像，并进行二维SAR图像配准，完成数据预处理。然后通过建立三维成像高度向模型，仿真生成训练数据，训练整个级联式智能三维成像网络，完成网络模型的预训练。最后将数据预处理后的数据输入智能三维成像网络中，获取整个成像场景的三维SAR图像。所提方法旨在提供一种高智能、高精度、高效率的分布式无人机SAR三维成像解决方案，可应用于分布式无人机三维高效高分辨成像等领域。
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