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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107632302B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710859273.5
申请日：2017-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供了一种用于ISAR成像的时域加权对称累积互相关参数估计方法，包括以下步骤：S1.构造二维回波离散数据；S2.对回波数据进行时域加权压缩处理,将Chirp信号的一维距离像由原始展宽频谱映射成为易于对准的单峰频谱；S3.对得到的多个一维像进行对称累积互相关处理，对消正、负的相位累积误差；S4.通过峰值搜索和差分距离估计，得到估计的运动参数。本发明的有益效果是:减小了距离对准误差和相位累积误差，保证了非常低的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN107607949B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201710859000.0
申请日：2017-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供了一种基于分数阶Fourier变换的对称累积互相关参数估计方法，包括以下步骤：步骤1：由目标的基带回波信号构造离散的数据矩阵，为距离向采样数或子脉冲个数，为方位向采样数即回波次数；步骤2：利用优化迭代搜索方案，以精度为迭代指标，按列寻找对应的匹配阶数；步骤3：对回波数据按列进行阶FrFT距离压缩，得到各次回波的一维距离像；步骤4：选择合适的对称累积个数，对各一维距离像进行对称累积互相关处理，得到个对称累积互相关函数。本发明的有益效果是：（1）距离对准误差小；（2）相位累积误差小，抑制交叉项效果好；（3）优化了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN108535726A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810348697.X
申请日：2018-04-18
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提出了一种基于幂权Fourier变换的ISAR成像方法,适用于处理雷达信号的幂权Fourier变换（PWFT），并提供了该技术在ISAR成像中的应用，包括以下步骤：S1、构造二维回波数据矩阵；S2、进行幂权Fourier变换距离压缩；S3、进行距离像互相关处理；S4、估计目标径向运动参数；S5、构建平动补偿因子；S6、进行平动补偿；S7、进行幂权Fourier变换距离和方位压缩实现成像。本发明的有益效果是：一方面可以减小距离对准误差以提高参数估计精度，另一方面可以提高图像的聚焦性，此外，可以有效解决ISAR成像模糊问题的同时，只引入非常小的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN107607949A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710859000.0
申请日：2017-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供了一种基于分数阶Fourier变换的对称累积互相关参数估计方法，包括以下步骤：步骤1：由目标的基带回波信号构造离散的数据矩阵 ，为距离向采样数或子脉冲个数，为方位向采样数即回波次数；步骤2：利用优化迭代搜索方案，以精度 为迭代指标，按列寻找 对应的匹配阶数 ；步骤3：对回波数据 按列进行 阶FrFT距离压缩，得到各次回波的一维距离像；步骤4：选择合适的对称累积个数，对各一维距离像进行对称累积互相关处理，得到 个对称累积互相关函数 。本发明的有益效果是：（1）距离对准误差小；（2）相位累积误差小，抑制交叉项效果好；（3）优化了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN107632302A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710859273.5
申请日：2017-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供了一种用于ISAR成像的时域加权对称累积互相关参数估计方法，包括以下步骤：S1. 构造二维回波离散数据；S2. 对回波数据进行时域加权压缩处理,将Chirp信号的一维距离像由原始展宽频谱映射成为易于对准的单峰频谱；S3. 对得到的多个一维像进行对称累积互相关处理，对消正、负的相位累积误差；S4. 通过峰值搜索和差分距离估计，得到估计的运动参数。本发明的有益效果是:减小了距离对准误差和相位累积误差，保证了非常低的计算复杂度。
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