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公开(公告)号：CN103837874A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410078888.0
申请日：2014-03-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/9035
Abstract: 本发明公开了一种用于地球同步轨道SAR成像的二维非线性变调频方法。使用本发明能够有效地完成GEO？SAR大场景回波的成像处理。本发明首先建立GEO？SAR空变模型，在该模型中考虑了SAR成像处理中的聚焦参数即雷达的斜距历史4阶泰勒级数展开中的二阶系数在距离向、方位向上的二次变化，以及三阶系数在方位向上的线性变化，然后根据该空变模型进行距离向NCS成像处理和方位向NCS成像处理。与已有技术相比，本发明能够有效地完成地球同步轨道SAR大场景的回波成像处理，消除了参数两维空变性带来的方位向相位误差，能够完成精确的方位向聚焦，实现GEO？SAR大场景（400km×400km）成像。
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公开(公告)号：CN102937709A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210392588.0
申请日：2012-10-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于直达波的双基地SAR无同步回波聚焦成像方法，其核心为：设定M个斜视角θ和N个多普勒中心频率fdc，选定一斜视角和N个多普勒中心频率fdc构成N个二次匹配滤波器对目标回波进行二次距离压缩，获取最优多普勒中心频率fdc_best；令最优多普勒中心频率fdc_best和M个斜视角θ构成M个二次匹配滤波器对目标回波进行二次距离压缩，获取最优的斜视角θ_best；利用最优多普勒中心频率fdc_best和最优斜视角θ_best构成最优二次匹配滤波器实现对目标回波的二次距离压缩，然后对压缩后的目标回波进行进一步处理获取SAR地距图像。该方法能够在回波数据脱离复杂的时间同步和相位同步的条件下，快速获取目标成像。
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公开(公告)号：CN110059658A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910342178.7
申请日：2019-04-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的遥感卫星影像多时相变化检测方法，提出一种三维U-net模型，该模型输入为图像长、宽、通道数以及时间四个维度，利用三维卷积对长，宽，时间同时进行操作，同理使用了三维池化与上采样操作。本发明，图片间的关联性通过设置合理的时间维度的卷积核尺寸来控制，增加此维度可以考虑更多图片的关联。对于以往繁重的数据标签问题，该模型也可以根据少量监督数据在训练过程中将非监督数据的损失函数权值设置为零，从而直接训练模型，大大减少了所需标签工作量。
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公开(公告)号：CN103837874B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201410078888.0
申请日：2014-03-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种用于地球同步轨道SAR成像的二维非线性变调频方法。使用本发明能够有效地完成GEO SAR大场景回波的成像处理。本发明首先建立GEO SAR空变模型，在该模型中考虑了SAR成像处理中的聚焦参数即雷达的斜距历史4阶泰勒级数展开中的二阶系数在距离向、方位向上的二次变化，以及三阶系数在方位向上的线性变化，然后根据该空变模型进行距离向NCS成像处理和方位向NCS成像处理。与已有技术相比，本发明能够有效地完成地球同步轨道SAR大场景的回波成像处理，消除了参数两维空变性带来的方位向相位误差，能够完成精确的方位向聚焦，实现GEO SAR大场景（400km×400km）成像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102937709B
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201210392588.0
申请日：2012-10-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于直达波的双基地SAR无同步回波聚焦成像方法，其核心为：设定M个斜视角θ和N个多普勒中心频率fdc，选定一斜视角和N个多普勒中心频率fdc构成N个二次匹配滤波器对目标回波进行二次距离压缩，获取最优多普勒中心频率fdc_best；令最优多普勒中心频率fdc_best和M个斜视角θ构成M个二次匹配滤波器对目标回波进行二次距离压缩，获取最优的斜视角θ_best；利用最优多普勒中心频率fdc_best和最优斜视角θ_best构成最优二次匹配滤波器实现对目标回波的二次距离压缩，然后对压缩后的目标回波进行进一步处理获取SAR地距图像。该方法能够在回波数据脱离复杂的时间同步和相位同步的条件下，快速获取目标成像。
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公开(公告)号：CN110059658B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910342178.7
申请日：2019-04-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的遥感卫星影像多时相变化检测方法，提出一种三维U‑net模型，该模型输入为图像长、宽、通道数以及时间四个维度，利用三维卷积对长，宽，时间同时进行操作，同理使用了三维池化与上采样操作。本发明，图片间的关联性通过设置合理的时间维度的卷积核尺寸来控制，增加此维度可以考虑更多图片的关联。对于以往繁重的数据标签问题，该模型也可以根据少量监督数据在训练过程中将非监督数据的损失函数权值设置为零，从而直接训练模型，大大减少了所需标签工作量。
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公开(公告)号：CN102914775B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201210381999.X
申请日：2012-10-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供一种改进的双基地合成孔径雷达NLCS成像算法，具体步骤如下：步骤一计算目标回波的距离向三次相位φ3；选定参考点，根据所述φ3获取参考点处的三次相位φ′3，然后在二维频域上将目标回波乘以参考点处φ′3的共轭，获取消除高次相位影响的信号；步骤二将步骤一处理后得到的信号与扰动函数φ在距离多普勒域相乘，然后将相乘的结果与匹配滤波器φR在二维频域相乘；步骤三将步骤二处理后得到的信号转换到二维时域与方位向扰动函数φ4相乘，然后与方位向匹配滤波器φ5在距离多普勒域相乘，最后在二维时域与φ6相乘，得到SAR斜距图像；步骤四将步骤三获取的SAR斜距图像进行几何校正，得到SAR地距图像。该方法改善发射机斜视时距离向调频率的二维空变性和高次相位所产生的影响。
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公开(公告)号：CN102981153B
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201210452221.3
申请日：2012-11-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种阴影逆合成孔径雷达无线电全息信号提取方法，属于前向散射雷达技术领域。本发明用于解决FSR系统中正交解调时对频率稳定度要求较高且收发机之间难以实现频率和相位同步，以及包络检波时目标RHS的实部与虚部不满足Hilbert变换关系的问题，提出一种针对目标回波信号进行包络检波、分段Hilbert变换和二次曲线拟合的目标无线电全息信号提取方法，该方法可用于针对FSR系统中实测数据处理中的目标RHS提取，并有一定的适用性。
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公开(公告)号：CN102914775A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210381999.X
申请日：2012-10-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供一种改进的双基地合成孔径雷达NLCS成像算法，具体步骤如下：步骤一计算目标回波的距离向三次相位φ3；选定参考点，根据所述φ3获取参考点处的三次相位φ′3，然后在二维频域上将目标回波乘以参考点处φ′3的共轭，获取消除高次相位影响的信号；步骤二将步骤一处理后得到的信号与扰动函数φ在距离多普勒域相乘，然后将相乘的结果与匹配滤波器φR在二维频域相乘；步骤三将步骤二处理后得到的信号转换到二维时域与方位向扰动函数φ4相乘，然后与方位向匹配滤波器φ5在距离多普勒域相乘，最后在二维时域与φ6相乘，得到SAR斜距图像；步骤四将步骤三获取的SAR斜距图像进行几何校正，得到SAR地距图像。该方法改善发射机斜视时距离向调频率的二维空变性和高次相位所产生的影响。
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