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公开(公告)号：CN112130149A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011012635.5
申请日：2020-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供一种结合正交匹配追踪算法的稀疏发射的ISAR成像方法，独立权利要求1。在发射端对发射信号进行稀疏处理，采样后得到稀疏的信号，然后对稀疏的信号进行重构，再进行ISAR成像处理，可以得到更高质量的成像图形，且能提升信号采样频率的利用率。本发明不研究ISAR成像和OMP算法的新的方法，而是将OMP算法在发射方式上对信号进行处理，然后重构信号应用到ISAR成像领域来。本发明可以大大提升信号的利用率，并且能提升成像质量。
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公开(公告)号：CN114200421B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111493579.6
申请日：2021-12-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多频段子带信号融合方法，包括：接收N1组多频段子带回波信号和N1组全频带回波信号，将多频段子带回波信号的距离包络作为训练数据集，将全频带回波信号的距离包络作为训练标签集；将训练数据集和训练标签集组成训练样本送入DNN神经网络进行训练，训练完毕后，保存训练好的DNN神经网络模型；将待融合的多频段子带回波信号的距离包络输入训练好的DNN神经网络模型，得到融合后的全频带回波信号的距离包络。本发明可以输入多子带距离包络，直接得到宽带信号距离包络，提高了距离分辨率。通过训练网络，省去传统算法估计信号繁琐步骤，减少了子带预测过程中产生的误差。经过训练的网络可以批量获得更多测试结果，且精度更高。
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公开(公告)号：CN112114313A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011013966.0
申请日：2020-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供结合正交匹配追踪算法的ISAR稀疏采样成像方法，通过发射一段完整信号，在接收端进行稀疏采样处理，通过稀疏的采样方式得到稀疏信号，然后采样后对稀疏的信号进行重构，再进行ISAR成像处理，可以得到更高质量的成像图形，且能提升信号采样频率的利用率。本发明不研究ISAR成像和OMP算法的新的方法，而是将OMP算法在采样方式上对采样信号进行处理，然后重构应用到ISAR成像领域来。本发明大大提升信号的利用率，并且能提升成像质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114942415B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202210541063.2
申请日：2022-05-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的多频段子带信号融合方法，将深度神经网络用于信号融合，在发射端发射多子带线性调频信号，在接收端对接收的多子带回波信号进行去斜处理得到多子带距离包络，将全频带包络作为训练数据输入全频带自编码器，得到全频带解码器与全频带编码；再将多子带距离包络和全频带编码分别作为训练数据与标签送入DNN训练，得到多子带编码器；最后将多子带编码器与全频带解码器组合为自编码器，这样就可以将任意一组多子带距离包络输入自编码器，即可得到全频带的距离包络，提升信号的利用率，提高距离分辨率。
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公开(公告)号：CN114942415A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210541063.2
申请日：2022-05-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的多频段子带信号融合方法，将深度神经网络用于信号融合，在发射端发射多子带线性调频信号，在接收端对接收的多子带回波信号进行去斜处理得到多子带距离包络，将全频带包络作为训练数据输入全频带自编码器，得到全频带解码器与全频带编码；再将多子带距离包络和全频带编码分别作为训练数据与标签送入DNN训练，得到多子带编码器；最后将多子带编码器与全频带解码器组合为自编码器，这样就可以将任意一组多子带距离包络输入自编码器，即可得到全频带的距离包络，提升信号的利用率，提高距离分辨率。
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公开(公告)号：CN112114313B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202011013966.0
申请日：2020-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供结合正交匹配追踪算法的ISAR稀疏采样成像方法，通过发射一段完整信号，在接收端进行稀疏采样处理，通过稀疏的采样方式得到稀疏信号，然后采样后对稀疏的信号进行重构，再进行ISAR成像处理，可以得到更高质量的成像图形，且能提升信号采样频率的利用率。本发明不研究ISAR成像和OMP算法的新的方法，而是将OMP算法在采样方式上对采样信号进行处理，然后重构应用到ISAR成像领域来。本发明大大提升信号的利用率，并且能提升成像质量。
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公开(公告)号：CN112130149B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011012635.5
申请日：2020-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供一种结合正交匹配追踪算法的稀疏发射的ISAR成像方法，独立权利要求1。在发射端对发射信号进行稀疏处理，采样后得到稀疏的信号，然后对稀疏的信号进行重构，再进行ISAR成像处理，可以得到更高质量的成像图形，且能提升信号采样频率的利用率。本发明不研究ISAR成像和OMP算法的新的方法，而是将OMP算法在发射方式上对信号进行处理，然后重构信号应用到ISAR成像领域来。本发明可以大大提升信号的利用率，并且能提升成像质量。
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公开(公告)号：CN114200421A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111493579.6
申请日：2021-12-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多频段子带信号融合方法，包括：接收N1组多频段子带回波信号和N1组全频带回波信号，将多频段子带回波信号的距离包络作为训练数据集，将全频带回波信号的距离包络作为训练标签集；将训练数据集和训练标签集组成训练样本送入DNN神经网络进行训练，训练完毕后，保存训练好的DNN神经网络模型；将待融合的多频段子带回波信号的距离包络输入训练好的DNN神经网络模型，得到融合后的全频带回波信号的距离包络。本发明可以输入多子带距离包络，直接得到宽带信号距离包络，提高了距离分辨率。通过训练网络，省去传统算法估计信号繁琐步骤，减少了子带预测过程中产生的误差。经过训练的网络可以批量获得更多测试结果，且精度更高。
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