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公开(公告)号：CN102495393B
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201110414228.1
申请日：2011-12-13
Applicant: 南京理工大学 , 西安空间无线电技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于子空间追踪的压缩感知雷达成像算法，采用物理光学方法计算相应的回波数据，分析雷达回波数据并且建立信号的稀疏模型，利用有效稳健的子空间追踪算法实现对回波的重构，从而实现合成孔径雷达成像。压缩感知以远低于奈奎斯特采样率的速率对信号进行非自适应采样，所以将其运用到合成孔径雷达成像中，可以在满足成像效果的同时达到降低回波数据采样率的目的，从而减少仿真时间，也能够降低雷达系统成本。
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公开(公告)号：CN105277960A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510463942.8
申请日：2015-07-31
Applicant: 南京理工大学 , 西安空间无线电技术研究所 , 南京辉宏电子信息有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进自适应滤波算法的高超目标导航信号跟踪方法。高超声速目标接收到的GPS信号存在较大的多普勒频移，传统的基于锁相环跟踪环路无法进行跟踪，针对这一问题，采用改进的自适应卡尔曼滤波算法，通过实时递推的方法估计出每个时刻目标接收到GPS信号的多普勒频移和码相位偏移，然后将其用于GPS信号的解调、解扩，最终可以得到导航数据。再由导航数据计算出目标到卫星的伪距及卫星位置，便可以对目标位置进行解算。
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公开(公告)号：CN102495393A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110414228.1
申请日：2011-12-13
Applicant: 南京理工大学 , 西安空间无线电技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于子空间追踪的压缩感知雷达成像算法，采用物理光学方法计算相应的回波数据，分析雷达回波数据并且建立信号的稀疏模型，利用有效稳健的子空间追踪算法实现对回波的重构，从而实现合成孔径雷达成像。压缩感知以远低于奈奎斯特采样率的速率对信号进行非自适应采样，所以将其运用到合成孔径雷达成像中，可以在满足成像效果的同时达到降低回波数据采样率的目的，从而减少仿真时间，也能够降低雷达系统成本。
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公开(公告)号：CN104280722B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201410554788.0
申请日：2014-10-17
Applicant: 南京理工大学 , 西安空间无线电技术研究所 , 南京辉宏电子信息有限公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示理论的雷达目标极点提取方法。本发明基于雷达目标晚时响应的奇点展开模型，将雷达目标极点提取问题转化为稀疏表示问题，并利用正交匹配追踪算法求解稀疏表示问题，最后得到目标极点。本发明能够准确提取目标极点，与基于谱估计技术的极点提取方法相比，能够显著降低对回波信噪比的要求，提高极点提取方法的实用性。
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公开(公告)号：CN104280722A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410554788.0
申请日：2014-10-17
Applicant: 南京理工大学 , 西安空间无线电技术研究所 , 南京辉宏电子信息有限公司
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/292
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示理论的雷达目标极点提取方法。本发明基于雷达目标晚时响应的奇点展开模型，将雷达目标极点提取问题转化为稀疏表示问题，并利用正交匹配追踪算法求解稀疏表示问题，最后得到目标极点。本发明能够准确提取目标极点，与基于谱估计技术的极点提取方法相比，能够显著降低对回波信噪比的要求，提高极点提取方法的实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104502912B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410193817.5
申请日：2014-05-08
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种高速运动目标逆合成孔径雷达成像方法。针对高速运动目标，首先利用最小二乘法和包络对齐估计目标运动参数，然后采用估计的运动参数对解线频调回波信号进行相干化处理，通过加权特征向量自聚焦算法对运动参数估计带来的相位误差予以消除，再利用楔形变换校正距离徙动，最后得到成像结果。现有的高速运动目标成像算法采用特显点法进行自聚焦，而本发明采用的加权特征向量自聚焦算法具有更好的聚焦效果和抗噪声性能，从而采用本发明能获得更好的成像效果。
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公开(公告)号：CN103605121B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201310581793.6
申请日：2013-11-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于快速稀疏贝叶斯学习算法的宽带雷达数据融合方法。针对分布在同一地点的多部雷达的多频段散射场数据，采用几何绕射理论对数据进行建模，将雷达数据融合问题转化为稀疏表示问题，并利用快速稀疏贝叶斯学习算法求解稀疏表示问题。先对不同雷达的子频带数据进行外推，获得重叠频段数据，然后根据重叠频段数据对不同雷达子频带数据进行相干配准，最后利用相干配准后的子频带数据进行频带外推内插，从而获取超宽带数据，提高雷达的距离向分辨率。
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公开(公告)号：CN103076600B
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201210574293.5
申请日：2012-12-26
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于多方位E脉冲技术的雷达目标识别方法。设雷达目标库中有M个目标，利用实测或仿真获取每个目标多个方位角的回波数据，建立雷达目标回波数据库，库中的回波数据均作为训练样本；利用实测或仿真获取第一步雷达目标库中每个目标任意个方位角的回波数据，作为测试样本；利用多方位E脉冲训练算法和训练样本，为雷达目标库中每个目标构造多个E脉冲；利用测试样本测试多方位E脉冲技术的识别效果。本发明方案显著提高了E脉冲技术对雷达目标的识别概率和抗噪声能力。
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公开(公告)号：CN103605121A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310581793.6
申请日：2013-11-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于快速稀疏贝叶斯学习算法的宽带雷达数据融合方法。针对分布在同一地点的多部雷达的多频段散射场数据，采用几何绕射理论对数据进行建模，将雷达数据融合问题转化为稀疏表示问题，并利用快速稀疏贝叶斯学习算法求解稀疏表示问题。先对不同雷达的子频带数据进行外推，获得重叠频段数据，然后根据重叠频段数据对不同雷达子频带数据进行相干配准，最后利用相干配准后的子频带数据进行频带外推内插，从而获取超宽带数据，提高雷达的距离向分辨率。
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公开(公告)号：CN103076600A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201210574293.5
申请日：2012-12-26
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于多方位E脉冲技术的雷达目标识别方法。设雷达目标库中有M个目标，利用实测或仿真获取每个目标多个方位角的回波数据，建立雷达目标回波数据库，库中的回波数据均作为训练样本；利用实测或仿真获取第一步雷达目标库中每个目标任意个方位角的回波数据，作为测试样本；利用多方位E脉冲训练算法和训练样本，为雷达目标库中每个目标构造多个E脉冲；利用测试样本测试多方位E脉冲技术的识别效果。本发明方案显著提高了E脉冲技术对雷达目标的识别概率和抗噪声能力。
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