-
公开(公告)号：CN117973234A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410374963.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应差分进化算法的二维车载MIMO雷达天线阵列设计方法及装置，方法包括：根据天线阵列信息、方位向和俯仰向的约束条件以及适应度函数，并利用自适应差分进化算法进行求解，获得最优阵列排布；其中，方位向和俯仰向的约束条件包括方位向的孔径约束、方位向间距约束、俯仰向的孔径约束、同一芯片内阵元俯仰向间距约束和馈线长度约束；方位向的孔径约束根据预设的方位向角度分辨率确定，俯仰向的孔径约束根据预设的俯仰向角度分辨率确定，俯仰向的馈线长度约束基于俯仰向基准以及馈线长度确定。本发明兼顾了方位向和俯仰向的角度分辨率，还考虑到了馈线长度，减少了提前陷入局部最优的可能，提高了全局搜索能力。
-
公开(公告)号：CN115578418A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211278014.0
申请日：2022-10-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/136 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双重注意力网络的单目标跟踪方法，基于通道注意力与空间注意力对模板帧特征与搜索帧特征从通道与空间两个维度进行解耦。通道注意力主要从通道的角度来对全局上下文信息建立长距离依赖性关系。空间注意力主要从空间的角度进行不同尺度的上下文整合。两种独立的注意力机制间接的扩大了感受野，增强了深度学习网络对于类别特征的表征能力。对经过注意力机制增强的模板帧特征与搜索帧特征使用并行跟踪头网络以提高鲁棒性，产生待跟踪目标的初步位置。基于该位置，通过计算模版帧与搜索帧分别在通道维度及空间维度的深度互相关，获得最高置信度向量，并基于此以获得更加精确的二值分割掩膜，从而获得最终定位。
-
公开(公告)号：CN113970718A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111253307.9
申请日：2021-10-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种阵列超分辨波达方向估计方法，基于接收信号自相关矩阵中的信息，采用一种两段式的深度神经网络结构，通过第一部分确定信号角度所处的1°区间，通过第二部分在更高分辨率的网格上对信号角度进行具体估计，二者结合实现对信号入射角度的精确估计，包括一般意义上的离网信号，可以达到0.01°级别的分辨率。本发明创新地使用两段式的网络架构，在实现超高分辨波达方向估计的同时，有效避免了神经网络参数过多、训练时间过长的问题，并且计算简单、反应快速，符合实际应用的需求。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117973234B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410374963.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应差分进化算法的二维车载MIMO雷达天线阵列设计方法及装置，方法包括：根据天线阵列信息、方位向和俯仰向的约束条件以及适应度函数，并利用自适应差分进化算法进行求解，获得最优阵列排布；其中，方位向和俯仰向的约束条件包括方位向的孔径约束、方位向间距约束、俯仰向的孔径约束、同一芯片内阵元俯仰向间距约束和馈线长度约束；方位向的孔径约束根据预设的方位向角度分辨率确定，俯仰向的孔径约束根据预设的俯仰向角度分辨率确定，俯仰向的馈线长度约束基于俯仰向基准以及馈线长度确定。本发明兼顾了方位向和俯仰向的角度分辨率，还考虑到了馈线长度，减少了提前陷入局部最优的可能，提高了全局搜索能力。
-
公开(公告)号：CN115186708A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210805218.9
申请日：2022-07-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种超分辨的阵列离网信号波达方向估计方法，基于接收信号自相关矩阵中的信息，在现有基于深度学习的波达方向估计方法的基础上，增加了对于信号角度离网部分的处理，进一步提升了估计的分辨率，可以适应更高的估计精度需求。所提出的网络框架先是在1°分辨率的网格上对目标角度进行大致的估计，之后通过对偏移网格的部分做进一步的估计，将两部分结果相结合得到最终的输出。由此可以对更加一般意义上的信号进行估计，并且达到接近0.01°级别的分辨率。本发明创新性地将波达方向估计问题分为两部分来处理，在提高分辨率的同时避免了网络参数大幅增加的问题，还保留了深度学习方法计算简单迅速、鲁棒性和适应性强的特点，符合实际应用需求。
-
公开(公告)号：CN117949945B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410341919.0
申请日：2024-03-25
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种双天线毫米波雷达超分辨目标定位方法及装置，方法包括：获取目标到达第一雷达和到达第二雷达的回波数据；其中所述第二雷达外设置有天线罩，所述目标相对于所述第一雷达的第一方位角小于预设角度阈值；根据所述回波数据、所述天线罩的介质参数以及所述第一雷达与所述第二雷达之间的雷达距离计算获得目标的位置信息。本发明的硬件只需要两个雷达与一天线罩，计算过程也较为简单，所需要付出的硬件成本和计算成本均较低，且适用各种场景，泛用性较强，超分辨性能也较高。
-
公开(公告)号：CN117949945A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410341919.0
申请日：2024-03-25
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种双天线毫米波雷达超分辨目标定位方法及装置，方法包括：获取目标到达第一雷达和到达第二雷达的回波数据；其中所述第二雷达外设置有天线罩，所述目标相对于所述第一雷达的第一方位角小于预设角度阈值；根据所述回波数据、所述天线罩的介质参数以及所述第一雷达与所述第二雷达之间的雷达距离计算获得目标的位置信息。本发明的硬件只需要两个雷达与一天线罩，计算过程也较为简单，所需要付出的硬件成本和计算成本均较低，且适用各种场景，泛用性较强，超分辨性能也较高。
-
公开(公告)号：CN115184873A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210805545.4
申请日：2022-07-08
Applicant: 东南大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明公开了一种车载毫米波雷达干扰抑制方法，基于线性调频连续毫米波雷达搭建了车载毫米波目标检测和距离、速度测量系统，采用短时傅里叶变换提取雷达数据的时频特征，采用时间中值滤波器对每个相邻chirp的STFT图像滑窗滤波，基于车载毫米波雷达的相互干扰在时域上稀疏的特性，对干扰进行有效抑制。本发明创新地在车载毫米波雷达的chirp的STFT图像上滑窗使用时间中值滤波器，具有自动抑制干扰、积累有用信号，抵消高斯白噪声的能力，且结果与无干扰结果对比RMSE极低。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.015 seconds)
