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

Inventor： 张钦宇 ,  薛佳音 ,  韩啸 ,  赵鹏 ,  陈冬强 ,  郭红霞

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。

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

Inventor： 张钦宇 ,  薛佳音 ,  韩啸 ,  赵鹏 ,  陈冬强 ,  郭红霞

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。

公开(公告)号：CN107704859A

公开(公告)日：2018-02-16

申请号：CN201711057406.3

申请日：2017-11-01

Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院

Inventor： 张钦宇 ,  洪靖轩 ,  韩啸 ,  雷飞 ,  肖乔 ,  赵鹏

IPC: G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06K9/3258 ,  G06K9/6271 ,  G06K2209/01 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习训练框架的文字识别方法，包括以下步骤：S1、通过摄像头拍摄输入图片；S2、将图片输入到经过深度学习形成的文字识别模型，得到对应的文字内容。本发明的有益效果是：提高了识别准确度，简化了识别条件，有利于汉字的识别。