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公开(公告)号：CN113960554A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111209488.5
申请日：2021-10-18
Applicant: 北京市首发高速公路建设管理有限责任公司 , 北京市市政工程设计研究总院有限公司 , 北方工业大学
Inventor： 邱叶林 , 刘宇通 , 李亮辉 , 李洋 , 王彦平 , 强百祥 , 倪伟 , 李智 , 毕强 , 董威 , 张志 , 申文杰 , 林赟 , 何历超 , 胡田力 , 刘晓鸣 , 张建英 , 谢飞 , 赵强 , 彭沉彬 , 柴东然 , 李非桃 , 梁毅
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的隧道内交通目标定位方法及装置，其中方法包括：获得毫米波雷达采集的目标位置数据集；从目标位置数据集中随机选取多组预设数量的样本数据；对每组选取的样本数据，根据三阶贝塞尔函数构建数学模型得到模型曲线表达式，确定目标位置数据集中除选取的样本数据之外的每个数据点与模型曲线表达式之间的最短距离，根据最短距离和预设误差范围确定该组选取的样本数据对应的内点数量；根据每组选取的样本数据对应的内点数量确定隧道边界曲线；根据隧道边界曲线对目标位置数据集进行筛选；根据筛选后的目标位置数据集进行隧道内交通目标定位。本发明可以进行基于毫米波雷达的隧道内交通目标定位，提高目标监测准确性。
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公开(公告)号：CN118859147A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410774940.X
申请日：2024-06-17
Applicant: 北方工业大学 , 北方信息控制研究院集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于牛顿法的地基合成孔径雷达动目标参数估计方法及装置，其中该方法包括：获取地基合成孔径雷达的回波图像数据；所述回波图像数据包括动目标；采用距离多普勒算法，对回波图像数据中动目标进行重聚焦处理，得到重聚焦成像后图像；确定重聚焦成像后图像的熵值表达式；所述熵值表达式中包括动目标的待估计参数；设置待估计参数的初始值；采用牛顿法，根据待估计参数的初始值，对熵值表达式进行迭代求解，输出待估计参数的结果值；其中，该熵值表达式中熵值的结果值最小时对应的待估计参数的数值为输出的待估计参数的结果值。本发明可以提高地基合成孔径雷达动目标参数估计效率。
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公开(公告)号：CN116047456A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310057199.0
申请日：2023-01-19
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种雷达振动信号提取方法及装置，该方法包括：对雷达经过振动目标反射后的回波信号，进行脉压处理，得到所述回波信号的距离压缩信号；进行峰值检测，得到所述距离压缩信号的信号基频；以根据所述信号基频建立的频域周期滤波器，对所述距离压缩信号进行周期滤波，得到周期滤波后信号；对所述周期滤波后信号进行杂波估计，得到去除杂波后信号；进行差分干涉，得到去除杂波后信号的差分相位；并进行累加处理，得到雷达振动目标形变量反演结果；并进行低通滤波，得到滤除形变量噪声后的雷达振动目标形变量反演结果。本发明用以提升雷达振动信号的提取准确度，提升对雷达振动信号中静止杂波估计的准确率。
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公开(公告)号：CN111538004B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010370789.5
申请日：2020-05-06
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种圆周扫描地基SAR的多相位中心分布设计方法及装置，其中方法包括：获得圆周扫描地基SAR的带宽频率比参数和相位中心数量参数；根据所述带宽频率比参数和相位中心数量参数，以及预先建立的相变图，确定圆周扫描地基SAR的点扩展函数最低旁瓣数据，其中所述相变图根据圆周扫描地基SAR的点扩展函数和网格空间参数预先建立；根据所述点扩展函数最低旁瓣数据，确定圆周扫描地基SAR的频谱分布数据；根据所述频谱分布数据和观测几何，设计圆周扫描地基SAR的多相位中心分布。本发明有效解决了成像中存在的旁瓣较高的问题，保证了成像质量。
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公开(公告)号：CN112505671B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110166370.2
申请日：2021-02-07
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种GNSS信号缺失环境下毫米波雷达目标定位方法及装置，方法包括：获得当前帧毫米波雷达采集数据，历史帧毫米波雷达采集数据和历史帧位姿数据；根据所述历史帧毫米波雷达采集数据和历史帧位姿数据，建立RCS占据栅格地图；根据预先设置的边界阈值，确定所述RCS占据栅格地图的局部子图；根据所述RCS占据栅格地图的局部子图，建立椭圆栅格化查找表；将所述当前帧毫米波雷达采集数据与椭圆栅格化查找表进行匹配，得到当前帧位姿数据；根据所述当前帧位姿数据，进行GNSS信号缺失环境下毫米波雷达目标定位。本发明可以在GNSS信号缺失环境下进行毫米波雷达目标定位，提高目标定位的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112558070A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202110190842.8
申请日：2021-02-20
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种圆周扫描地基SAR的频域成像方法及装置，方法包括：对圆周扫描地基SAR的回波信号进行距离向逆傅里叶变换，得到距离压缩时域信号；根据预先设定的第一距离采样间隔和几何对应关系，对距离压缩时域信号进行重采样；进行距离向傅里叶变换和方位向傅里叶变换得到距离频域方位频域信号；根据预先构造的匹配滤波函数对距离频域方位频域信号进行方位向匹配滤波，得到匹配滤波后的信号；对匹配滤波后的信号进行二维逆傅里叶变换，得到极坐标系下聚焦图像；对极坐标系下聚焦图像进行插值处理，得到直角坐标系下聚焦图像，从而进行圆周扫描地基SAR的频域成像，本发明可以在保证成像质量的同时提高成像效率，实现快速实时成像。
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公开(公告)号：CN119916365A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411940413.8
申请日：2024-12-26
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本申请公开了一种地基曲面合成孔径雷达系统，包括旋转单元、转换控制单元、雷达采集单元以及处理控制单元；其中，旋转单元，用于根据转动控制指令进行复合转动，以生成转动角度信号；以及，带动雷达采集单元进行复合转动；转换控制单元，用于根据转动角度信号生成第一数据信息和采集控制指令；雷达采集单元，用于被旋转单元带动进行复合转动；以及，根据采集控制指令进行等间隔采样，得到第二数据信息；处理控制单元，用于向旋转单元发送转动控制指令，以控制旋转单元进行复合转动；以及，根据第一数据信息和第二数据信息进行雷达成像,本申请可以达到高精度三维成像与低误差三维形变信息获取的效果。
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公开(公告)号：CN117289233A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311238725.X
申请日：2023-09-25
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出一种基于多角度合成孔径雷达的多径抑制处理方法及装置，该方法包括：将合成孔径雷达沿预定轨道移动，并通过合成孔径雷达观测被观测目标，记录回波数据；被观测目标设置在固定位置；根据回波数据进行成像处理，得到多个观测角度对应的成像数据；将多个观测角度对应的成像数据转换为列向量形式，并将多个列向量进行整合得到成像矩阵；根据成像矩阵计算所有像素点的强度序列到中心向量的距离，得到距离数据；根据距离数据的直方图，将直方图中的数值从小到大排列，在排列中选取前一定比例的像素点作为目标信息，其他像素点视为多径，对目标信息进行矩阵处理，得到图像序列；根据图像序列进行融合，输出成像结果。
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公开(公告)号：CN113269301B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110458852.5
申请日：2021-04-27
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开基于神经网络估计多目标跟踪系统参数的方法及系统，其中该方法包括：S1、获取实际交通场景的雷达数据，并对雷达数据进行处理；S2、将处理好的雷达数据分为训练数据与测试数据，搭建神经网络模型并使用训练数据对神经网络模型进行训练，其中，神经网络模型用于输出多目标跟踪系统的参数；S3、当神经网络模型训练完成后，使用测试数据测试神经网络模型，获取并评估神经网络模型输出的多目标跟踪系统的参数；S4、循环执行步骤S2和S3，直至多目标跟踪系统的参数满足预设的精确度阈值，并调节多目标跟踪系统。通过神经网络根据实际交通场景的雷达数据对多目标跟踪系统的参数进行估计，实现了多目标跟踪系统参数的自适应调节。
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公开(公告)号：CN113269301A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110458852.5
申请日：2021-04-27
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开基于神经网络估计多目标跟踪系统参数的方法及系统，其中该方法包括：S1、获取实际交通场景的雷达数据，并对雷达数据进行处理；S2、将处理好的雷达数据分为训练数据与测试数据，搭建神经网络模型并使用训练数据对神经网络模型进行训练，其中，神经网络模型用于输出多目标跟踪系统的参数；S3、当神经网络模型训练完成后，使用测试数据测试神经网络模型，获取并评估神经网络模型输出的多目标跟踪系统的参数；S4、循环执行步骤S2和S3，直至多目标跟踪系统的参数满足预设的精确度阈值，并调节多目标跟踪系统。通过神经网络根据实际交通场景的雷达数据对多目标跟踪系统的参数进行估计，实现了多目标跟踪系统参数的自适应调节。
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