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公开(公告)号：CN117870872B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410088172.2
申请日：2024-01-22
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01J5/00 , G06V10/774 , G06V20/13 , G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于星载多波束微波辐射计的亮温图像数据集生成方法，属于微波遥感领域，方法包括：仿真获取星载多波束微波辐射计可探测到的观测场景亮温图像；对观测场景亮温图像和天线方向图插值函数中多个指定区域的数据点组成的方向图卷积函数进行图像卷积处理，得到方向图加权亮温图像后与随机观测噪声叠加，得到仪器仿真观测亮温图像；利用修正参数对仪器仿真观测亮温图像进行修正，得到修正仪器观测亮温图像并形成数据集；修正参数为根据亮温图像实验数据及相应的实验仪器仿真观测亮温图像，计算得到的表征二者之间转换关系的参数。补充当前海陆观测亮温图像数据集缺少的情况，为后续神经网络模型训练提供充足的训练数据。
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公开(公告)号：CN110969609B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201911206786.1
申请日：2019-11-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种微波遥感亮温图像云检测方法，属于微波遥感及探测技术领域，包括：将待测多频率微波遥感亮温图像输入通过已知多频率微波遥感亮温图像训练的深度卷积神经网络，输出待测的观测亮温云标签图；通过其判断微波遥感观测亮温图像的每一个像元是否为云像元。训练深度卷积神经网络的方法为：将已知微波遥感观测亮温图像按频率排列形成已知多频率微波遥感亮温图像；判断已知多频率微波遥感亮温图像上各像元是否有云，建立已知观测亮温云标签图；以已知多频率微波遥感亮温图像与已知观测亮温云标签图为数据单元构建数据集；利用数据集建立并训练深度卷积神经网络。本发明能更高效实时地实现基于微波遥感亮温图像的云检测。
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公开(公告)号：CN102621532A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210092674.X
申请日：2012-03-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提供一种基于阵列旋转的综合孔径辐射计可见度相位误差校正方法，该方法通过180度天线阵列旋转，使得被测场景的辐射信号分别被旋转前后天线阵列接收；利用天线阵元相位误差不随阵列旋转变化的特点，建立方程组，联立求解得到天线阵元相位误差，进而依据天线阵元相位误差修正可见度。本发明不依赖额外的内部噪声注入网络与外部辅助源，可利用观测场景本身对综合孔径辐射计可见度的阵元相位误差进行校正，有效降低传统综合孔径辐射计校正系统的复杂度。
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公开(公告)号：CN119437103A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411529998.4
申请日：2024-10-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于遥感技术相关技术领域，其公开了一种基于姿态调整的天线阵列位置误差分析方法及其系统，方法包括：分别获取天线阵列在第一姿态下和在第二姿态下所接收到的来源于同一未知信号源的信号；针对每种姿态下的接收信号分别进行如下数据处理：对阵元进行位置修正后构建多重信号分类函数，以函数中包含误差修正参数和入射角的项整体作为决策量，求解多重信号分类函数的极大值点，得到决策量的取值；基于两种姿态下决策量的取值，以误差修正参数和入射角为未知量构建方程组，求解实现误差分析。本发明无需引入辅助辐射源便能实现对阵列位置误差的精确估计。
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公开(公告)号：CN117630993B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410055195.3
申请日：2024-01-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于微波遥感领域，具体涉及一种基于SAIR多快拍的RFI源地理定位方法，包括：对N幅快拍中的每幅快拍进行独立RFI源定位，得到各RFI源在每幅快拍的辐射计坐标系下的方向余弦坐标；将得到的所有方向余弦坐标转换到同一坐标系；基于克拉美罗下界矩阵、每幅快拍下各RFI源的坐标转换前每个方向的余弦坐标取值，计算由该幅快拍所定位各RFI源的对应方向位置克拉美罗下界；以每个RFI源在N幅快拍下对应的每个方向位置克拉美罗下界的倒数为权重，利用加权最小二乘法对该RFI源的对应方向位置进行融合，对应得到该RFI源的对应方向最优定位估计结果，本发明能提高定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102621532B
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201210092674.X
申请日：2012-03-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提供一种基于阵列旋转的综合孔径辐射计可见度相位误差校正方法，该方法通过180度天线阵列旋转，使得被测场景的辐射信号分别被旋转前后天线阵列接收；利用天线阵元相位误差不随阵列旋转变化的特点，建立方程组，联立求解得到天线阵元相位误差，进而依据天线阵元相位误差修正可见度。本发明不依赖额外的内部噪声注入网络与外部辅助源，可利用观测场景本身对综合孔径辐射计可见度的阵元相位误差进行校正，有效降低传统综合孔径辐射计校正系统的复杂度。
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公开(公告)号：CN117630993A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410055195.3
申请日：2024-01-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于微波遥感领域，具体涉及一种基于SAIR多快拍的RFI源地理定位方法，包括：对N幅快拍中的每幅快拍进行独立RFI源定位，得到各RFI源在每幅快拍的辐射计坐标系下的方向余弦坐标；将得到的所有方向余弦坐标转换到同一坐标系；基于克拉美罗下界矩阵、每幅快拍下各RFI源的坐标转换前每个方向的余弦坐标取值，计算由该幅快拍所定位各RFI源的对应方向位置克拉美罗下界；以每个RFI源在N幅快拍下对应的每个方向位置克拉美罗下界的倒数为权重，利用加权最小二乘法对该RFI源的对应方向位置进行融合，对应得到该RFI源的对应方向最优定位估计结果，本发明能提高定位精度。
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公开(公告)号：CN110969609A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911206786.1
申请日：2019-11-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种微波遥感亮温图像云检测方法，属于微波遥感及探测技术领域，包括：将待测多频率微波遥感亮温图像输入通过已知多频率微波遥感亮温图像训练的深度卷积神经网络，输出待测的观测亮温云标签图；通过其判断微波遥感观测亮温图像的每一个像元是否为云像元。训练深度卷积神经网络的方法为：将已知微波遥感观测亮温图像按频率排列形成已知多频率微波遥感亮温图像；判断已知多频率微波遥感亮温图像上各像元是否有云，建立已知观测亮温云标签图；以已知多频率微波遥感亮温图像与已知观测亮温云标签图为数据单元构建数据集；利用数据集建立并训练深度卷积神经网络。本发明能更高效实时地实现基于微波遥感亮温图像的云检测。
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公开(公告)号：CN110632599A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910829439.8
申请日：2019-09-03
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01S13/95
Abstract: 本发明公开了一种大气温度廓线直接反演方法及系统，包括以下步骤：S1、基于真实的大气温度廓线和预报背景场计算背景误差协方差矩阵；S2、基于理想可见度数据和综合孔径微波辐射计观测的可见度数据计算观测误差协方差矩阵；S3、将预报背景场与实际观测的可见度函数代入一维变分函数，得到目标函数，基于所得观测误差协方差矩阵和背景误差协方差矩阵求解目标函数的极小值，得到待反演的大气温度廓线。本发明能够将综合孔径微波辐射计遥感测量的可见度函数数据输入到变分目标函数中，迭代求解得到大气温度廓线物理参量，能够省去现有方法中重建亮温这一步骤，从而实现从可见度函数到大气温度廓线的直接反演，具有更高的反演精度。
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公开(公告)号：CN108875905A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810323166.5
申请日：2018-04-09
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种大气温湿廓线的可见度函数直接反演方法，包括将实际观测的可见度函数输入到训练好的BP神经网络中，得到反演的大气温湿廓线物理参量；BP神经网络的训练包括：利用数值天气模式得到样本大气物理参量，利用综合孔径微波辐射计模型对样本大气物理参量进行正演，得到样本大气物理参量对应的可见度函数；利用样本大气物理参量和样本大气物理参量对应的可见度函数训练BP神经网络，得到训练好的BP神经网络。本发明改变了目前综合孔径微波辐射计遥感大气物理参量需要的可见度‑亮温‑大气物理参数两步反演法，提出了可见度‑大气物理参量的直接反演法，简化数据处理流程，降低反演误差，从而获得更精确的大气物理参数。
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