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公开(公告)号：CN117765268A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311781686.8
申请日：2023-12-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开了一种自适应微多普勒角点特征提取方法及装置，包括：提出使用微多普勒角点特征实现穿墙雷达人体行为识别，并给出了一种基于高斯差分卷积滤波器和可变形卷积网络的自适应角点特征提取方法；微多普勒角点特征定义为雷达平方距离—时间图像和平方多普勒—时间图像中，灰度在不同方向上急剧变化的点，反映人体肢体节点的运动轨迹曲线的拐点、驻点、曲线交点及边界；所提出的角点特征提取方法利用高斯差分卷积滤波器提取仿真数据上的微多普勒角点监督标签，然后用这些标签训练μD‑CornerDet模型；推理阶段，仅使用μD‑CornerDet模型对实测数据进行角点特征图的获取；本发明通过数值仿真和实测验证了所提出方法的有效性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119066295A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411115531.5
申请日：2024-08-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于多比特相位量化的穿墙雷达栅瓣抑制方法，首先针对雷达接收信号，利用后向投影算法，计算各个通道的成像结果；随后根据指定的量化位数，对各个通道雷达成像相位进行量化；最后利用量化后的相位生成权图像，对原始图像进行加权，从而抑制栅瓣和旁瓣；本发明对穿墙雷达成像的栅瓣和旁瓣抑制性能优于已有的抑制方法，且本发明可以通过调整量化位数进行抑制效果的调节，不但适用于穿墙雷达成像探测领域，同时海适用于各类雷达成像、微波成像等领域。
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公开(公告)号：CN115184890A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210638177.9
申请日：2022-06-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多链路信息决策的穿墙雷达人体行为识别方法及装置，包括：获取穿墙雷达人体行为回波的原始图像，对所述原始图像进行预处理；第一链路用于对微多谱勒信号特征进行贝叶斯统计判决，得到第一链路识别结果；第二链路用于从所述处理后的图像中获取视觉层局部特征，得到第二链路识别结果；第三链路用于从所述处理后的图像中获取视觉层全局特征，即由引入注意力机制的残差神经网络对所述处理后的图像进行分类，得到第三链路识别结果；融合所述第一链路识别结果、第二链路识别结果、以及第三链路识别结果，得到最终识别结果。本发明实现了对模糊雷达成像及低信杂噪比等恶劣条件下的高准确度、高信息利用率的识别。
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公开(公告)号：CN118655562A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410749964.X
申请日：2024-06-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S13/88
Abstract: 本发明公开了一种基于虚数符号相干因子的穿墙雷达栅瓣抑制方法，方法首先，推导并证明了中心对称排布的MIMO阵列在栅瓣位置处的相位是对称的。随后，基于此结论，对各个通道的成像结果的虚部正负性进行量化。最后，基于量化后的结果计算权值，并加权原始图像以抑制栅瓣和旁瓣。通过多个仿真和实测的实施案例，证明了本发明公开方法的有效性。该方法不仅适用于穿墙雷达成像探测领域，同时可以应用于合成孔径雷达成像、微波成像等领域，是一种通用的图像栅瓣和旁瓣抑制方法。
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公开(公告)号：CN116338680A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310293640.5
申请日：2023-03-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种快速多尺度穿墙雷达人体行为识别方法及装置，本发明针对频率步进雷达数据,结合基于核距离的超分辨多普勒估计模型、轻量化非锚点单阶段目标检测网络模型、轻量化分类网络模型构建具有多尺度特征信息挖掘能力的轻量化深度神经网络，通过同步提取复杂穿墙环境中人体的平动信息和产生的μ‑D特征，并糅合两种尺度的信息进行判决识别，最终给出穿墙雷达人体运动识别结果；本发明方法能够实现较高的识别准确率，且由于其子模块的搭建方法均基于轻量化模型，使得算法整体的计算成本大幅下降。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115240040A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210652538.5
申请日：2022-06-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种穿墙雷达人体行为特征增强方法及装置，所述方法包括：基于信息关系将所述输入数据分割为若干区域，并为分割后的各区域赋予相应的权重，所述注意力加权模块的输出为特征图；所述卷积层模块用于生成对所述输入数据降尺度的二维图像；所述特征图输入包括多路LISTA模型的超分辨模块；所述二维图像输入自适应权重模块，生成各区域的增强信息；融合所述各区域的增强信息，得到融合特征向量，将所述融合特征向量进行尺度转换，得到输出。该方法结合了穿墙雷达成像特定复杂多径效应和低信杂噪比场景下的物理学背景，使得该方法利用更少的成本达到更好的数据增强效果。
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公开(公告)号：CN115113158A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210656829.1
申请日：2022-06-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种穿墙雷达运动目标识别方法及装置，所述方法包括将若干穿墙雷达成像数据作为训练数据，将所述训练数据进行奇异值分解，并将所述训练数据、以及所述训练数据分解后的子分量均由小波散射网络进行增强处理，获取增强成像矩阵、增强子分量；将所述增强成像矩阵、增强子分量分别输入各自对应的概率图模型，所述概率图模型为条件随机场(CRF)，对各个所述概率图模型进行训练，得到训练好的各个概率图模型；基于所述训练好的各个概率图模型的输出，进行模型融合；获取待识别穿墙雷达成像数据，基于融合后的模型，识别所述待识别穿墙雷达成像数据。
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公开(公告)号：CN113193698B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110541888.X
申请日：2021-05-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种磁流变级联式发电机，属于风力发电领域。主要由一级发电机、二级发电机、磁流变离合器三部分组成。涡轮(21)在风力作用下转动，带动旋转轴(20)转动，一级发电机产生电能输出，对线圈(4)施加控制电流，磁流变离合器开始工作，对旋转轴(20)产生阻尼力矩，内筒(3)同时受传递力矩开始旋转，二级发电机产生电能输出。本发明专利能够在相同转速下产生更高的电能输出，提高风力涡轮发电机能量转化效率；并且通过磁流变液产生可控的阻尼力矩，对发电机的转速进行精确控制。
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公开(公告)号：CN115184890B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210638177.9
申请日：2022-06-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多链路信息决策的穿墙雷达人体行为识别方法及装置，包括：获取穿墙雷达人体行为回波的原始图像，对所述原始图像进行预处理；第一链路用于对微多谱勒信号特征进行贝叶斯统计判决，得到第一链路识别结果；第二链路用于从所述处理后的图像中获取视觉层局部特征，得到第二链路识别结果；第三链路用于从所述处理后的图像中获取视觉层全局特征，即由引入注意力机制的残差神经网络对所述处理后的图像进行分类，得到第三链路识别结果；融合所述第一链路识别结果、第二链路识别结果、以及第三链路识别结果，得到最终识别结果。本发明实现了对模糊雷达成像及低信杂噪比等恶劣条件下的高准确度、高信息利用率的识别。
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公开(公告)号：CN118655563A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410749967.3
申请日：2024-06-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S13/88
Abstract: 本发明公开了一种基于相位非均匀量化的穿墙雷达栅瓣抑制方法，方法首先计算雷达成像在栅瓣或旁瓣位置处的相位；然后针对雷达接收信号，利用后向投影算法，计算各个通道的成像结果以及雷达原始成像结果；依据上述操作结果，借助栅瓣或旁瓣位置的相位，对各个通道的相位进行量化。随后对同一像素点位置，不同通道的相位量化结果计算标准差，进而形成权图像。最后对雷达原始成像结果进行加权，得到栅瓣和旁瓣抑制后的雷达图像。通过多个仿真和实测的实施案例，证明了本发明公开方法的有效性和对噪声的鲁棒性。该方法不仅适用于穿墙雷达成像探测领域，同时可以应用于合成孔径雷达成像、微波成像等领域，是一种通用的图像栅瓣和旁瓣抑制方法。
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