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公开(公告)号：CN120085241A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510050630.8
申请日：2025-01-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S3/02 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于降噪网络的即插即用单比特稀疏双极子阵列波达方向估计方法。该方法在最大后验概率波达方向估计算法中将基于协方差矩阵的稀疏重构模型描述为已知稀疏表示模型和未知噪声之和，并利用即插即用技术将已知模型与未知噪声分开处理。具体表示为，已知模型部分由最小二乘法获得闭式解，而未知噪声部分交给由数据驱动的降噪网络完成；这一降噪网络适用于一维稀疏信号，且仅进行稀疏信号降噪工作，不包含阵列的模型信息，也只需要较小的训练数据集，泛化性较强。本发明所需训练数据远低于典型的深度卷积和深度展开波达方向估计网络，且对源信号个数的鲁棒性较强。
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公开(公告)号：CN116413662A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310185528.X
申请日：2023-03-01
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度展开网络的合成孔径雷达(SyntheticAperture Radar,SAR)射频干扰抑制方法。首先利用基于字典的鲁棒主成分分析(Dictionary‑basedRobustPrincipalComponentAnalysis,DRPCA)算法对SAR回波信号进行射频干扰抑制，得到雷达回波信号和干扰信号的迭代求解方法；然后采用深度展开网络设计技术对DRPCA算法进行展开，设计出一种结构化的深度神经网络――深度展开DRPCA。该网络将DRPCA中的奇异值阈值收缩算子的阈值、软阈值迭代算子的阈值以及拉格朗日乘子的更新系数分别映射为网络参数，并在不同网络层的连接处加入卷积核，避免了常规DRPCA算法计算复杂度高和收缩系数需要手动调节等问题，是一种高效的SAR信号射频干扰抑制方法。
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公开(公告)号：CN105099461B
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201410206629.1
申请日：2014-05-15
Applicant: 南京理工大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明提供一种多带信号正交压缩采样方法及系统。多带信号正交压缩采样，用于压缩采样多带信号以获取低速复压缩测量；子带信号与正交压缩采样感知矩阵构造，用于构造子带信号提取时所需的感知矩阵；子带信号同相和正交分量提取，用于提取每个子带对应的复基带信号；多带信号正交压缩采样包括多路复用压缩采样和正交解调。本发明方法及系统能够实现低于Landau率的多带信号采样速率，还能够直接提取出每个子带信号对应的同相和正交分量。
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公开(公告)号：CN119986659A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510482582.X
申请日：2025-04-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于简化排序特征值解析式的极化合成孔径雷达数据快速分解方法，属于雷达信号处理技术领域。本发明先构建极化SAR协方差矩阵，再用简化解析式计算特征值，减少了复数立方根计算，同时依据预设排序规则直接提取最大特征值及其对应的特征向量，用于表征目标主导散射机制。本发明适用于多视数PolSAR数据的相关矩阵，可通过矩阵元素级运算实现并行化处理，对于数据集规模为1×10⁶至1×10⁸个协方差矩阵或相干矩阵，计算效率较现有技术提升37%以上，在灾害监测等领域具有重要应用价值。
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公开(公告)号：CN119780849A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411927143.7
申请日：2024-12-25
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种从SAR单视复图像中检测干扰的方法，包括：将待处理的SAR图像进行距离向傅里叶变换；对SAR图像的距离向频谱进行均衡处理；将距离向频谱等间隔划分为多个子带；将每个子带频谱进行距离向傅里叶逆变换，得到多个子带图像；计算每个像素在子带域的对比度；将计算得到的对比度与阈值比较，如果对比度超过阈值则检测为干扰像素。本发明能够有效地从SAR图像中检测出间歇采样转发干扰和常见的无意干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119620069A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411592888.2
申请日：2024-11-08
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S13/89 , G01S13/90 , G06F18/2135 , G06F18/2131 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种雷达原始回波数据盲聚焦成像方法，该方法包括：基于一维原始数据幅度信号的近似周期性模型和PCM方法，进行脉冲重复间隔粗估计和细估计，从而将一维数据恢复为二维数据矩阵；利用参考点回波和近似平移不变性模型，建立雷达图像的近似匹配滤波模型；通过将原始二维回波数据分割成多个块，并归一化每个块的能量，用PCM方法估计参考回波；利用估计的参考回波，通过匹配滤波方法恢复雷达图像。本发明无需依赖雷达系统参数即可从原始数据中恢复高质量的雷达图像。
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公开(公告)号：CN119375842A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411417187.5
申请日：2024-10-11
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种雷达图像域干扰检测与抑制方法，包括：将完整的SAR单视复图像分割成块；对每个块进行预处理，包括：使用CFAR检测强散射点并剔除；对每个预处理后的块，进行干扰检测；对于检测到干扰的块，使用分块子空间滤波器BSF进行干扰抑制。本发明能够有效地区分干扰和非干扰区域，从而实现对干扰的自适应检测与抑制，提高雷达图像质量。
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公开(公告)号：CN118033528A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410051144.3
申请日：2024-01-15
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度展开网络的单比特稀疏双极子阵列的波达方向估计方法。本发明首先利用虚拟阵列信号处理技术将单比特稀疏双极子阵列的波达角估计转化为差分阵列的虚拟信号波达角估计，然后利用稀疏重构的方法构建阵列信号模型，使用软阈值迭代算法对稀疏信号进行DOA估计。然后采用深度展开技术对ISTA算法进行展开，设计出一种结构化的深度神经网络――深度展开ISTA。该网络将ISTA中的线性算子与软阈值收缩算子的收缩系数分别映射为网络参数，并在不同网络层的连接处加入卷积核。本发明避免了常规ISTA算法计算复杂度高和收缩系数需要手动调节等问题，数据驱动的方式弥补了信号模型中噪声为高斯白噪声的假设，简单有效。
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公开(公告)号：CN112965066B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110331264.5
申请日：2021-03-26
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种单比特带通采样合成孔径雷达成像方法，属于合成孔径雷达(SAR)成像领域。本发明首先根据带通采样定理对中频SAR回波进行带通采样，并对采样值进行单比特量化，获得单比特带通采样数据；随后，利用SAR图像场景的稀疏性，构建单比特带通采样数据的稀疏表示模型，将SAR成像问题转换为单比特稀疏重构问题；最后，基于二元迭代硬阈值(BIHT)算法完成SAR成像。本发明能够很大程度降低回波采样数据的总比特数，从而一定程度上降低大数据量给SAR存储、传输系统带来的负担，且该方法依赖的系统复杂度较低，易于实现。
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公开(公告)号：CN111538003A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010366416.0
申请日：2020-04-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提出了一种单比特压缩采样合成孔径雷达成像方法，具体为：对SAR回波信号进行低速率压缩采样，再对采样数据进行数字正交解调，得到基带压缩采样数据；对基带压缩采样数据进行单比特量化，得到单比特数据。基于Chirp Scaling算法稀疏表示回波信号，采用复数型二元迭代硬阈值算法，根据单比特数据快速成像。本发明将SAR回波下变频到中频后能够进行低速率压缩采样，再进行单比特量化后，不仅实现了低采样率，也缓解了大数据量给硬件系统带来的压力，并且具有较好的抗噪声性能。
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