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公开(公告)号：CN114609604B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202210298426.4
申请日：2022-03-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/41 , G01S13/88 , G06F18/2321 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种无人机集群目标检测及目标轮廓、集群规模估计方法，本发明的方法对单散射体雷达回波进行矢量叠加得到集群回波模型；脉冲压缩后，引入l1范数和核范数作为正则化约束项来限制反卷积病态性并充分利用先验信息，实现对方位维超分辨；CFAR检测后，基于集群的密集分布，设置一组邻域参数(ε,MinPts)对CFAR结果进行基于密度的空间聚类，检测出集群目标点；对集群目标点进行极角排序并遍历得到集群的边界点，将边界点依次连接得到集群的边界信息，估计集群轮廓，在该轮廓下对集群内目标数量进行统计，估计集群规模。该方法有效解决了利用现有雷达系统对密集无人机集群进行精确的检测和信息估计的问题，对有效反制无人机集群具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116184343A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202210992325.7
申请日：2022-08-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相控阵雷达的三维空间蜂群目标检测及信息估计方法，首先从空间蜂群目标的三维分布模型出发，建立相控阵雷达体制下的回波模型，对回波模型进行预处理，将回波矩阵的稀疏性作为正则化约束项，对方位维和俯仰维进行超分辨处理，并抑制噪声进行目标的分辨检测，接着对超分辨结果进行三维凝聚处理，将被展宽的目标凝聚为一个目标，最后对凝聚结果进行三维凸包求解，获得对空间蜂群目标的轮廓估计，并在该轮廓下估计蜂群规模。本发明的方法有效解决了利用现有雷达系统对现实场景三维空间蜂群目标的分辨检测和信息估计的问题，具有较高的预测精度和优良的性能。
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公开(公告)号：CN115061126A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210652444.8
申请日：2022-06-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多维参数神经网络的雷达集群目标行为识别方法，首先对雷达回波的距离‑多普勒域的幅度特征以及角度特征进行时频处理和时间积累的预处理；然后将每一帧预处理后的回波信号进行时间积累，提取距离、多普勒和角度三种不同维度的特征图谱RTM、DTM和ATM；接着通过增加输入特征层、合并全连接层等方法对VGG16网络进行改进，设计了一种多维参数行为识别网络，并对特征图谱进行训练；最后利用训练好的网络实现集群目标行为识别。本发明的方法在行为识别技术的基础上对集群目标提出了针对性的方法，扩充了现有的雷达系统对集群目标行为进行精确识别的方法，从而实现对能够在不同环境的雷达探测场景下实现端到端的集群目标行为识别。
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公开(公告)号：CN115061126B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210652444.8
申请日：2022-06-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/52 , G01S13/58 , G01S7/41 , G06N3/0464 , G06N3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多维参数神经网络的雷达集群目标行为识别方法，首先对雷达回波的距离‑多普勒域的幅度特征以及角度特征进行时频处理和时间积累的预处理；然后将每一帧预处理后的回波信号进行时间积累，提取距离、多普勒和角度三种不同维度的特征图谱RTM、DTM和ATM；接着通过增加输入特征层、合并全连接层等方法对VGG16网络进行改进，设计了一种多维参数行为识别网络，并对特征图谱进行训练；最后利用训练好的网络实现集群目标行为识别。本发明的方法在行为识别技术的基础上对集群目标提出了针对性的方法，扩充了现有的雷达系统对集群目标行为进行精确识别的方法，从而实现对能够在不同环境的雷达探测场景下实现端到端的集群目标行为识别。
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公开(公告)号：CN115453484B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202211038268.5
申请日：2022-08-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种自适应散射中心估计的距离扩展目标广义似然比检测方法，应用于雷达目标检测技术领域。针对传统非高斯杂波下距离扩展目标检测器在目标散射中心先验信息未知或先验信息与实际不匹配时，目标检测性能不稳健问题，本发明利用雷达检测窗口中目标散射中心个数稀疏的特性，提出了基于稀疏表示理论的散射中心自适应估计的距离扩展目标检测方法；特别是所提出的方法中，为了兼顾了目标散射中心非稀疏情形下估计性能，提出了正则化项权重动态调整的稀疏正则化估计模型。仿真结果表明，本发明所提方法能够在目标散射中心分布稀疏和非稀疏情况下，实现散射中心有效估计，并获得稳健的目标检测性能。该方法无需目标散射中心的先验信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114114192B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111460395.X
申请日：2021-12-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/41 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种集群目标检测方法，基于雷达回波的距离‑多普勒域中集群目标散射中心的幅度特征以及相邻两帧回波中散射中心位置分布特征，本发明采用固定阈值滤波和位置交叉滤波级联的方式，有效估计各个集群目标强散射中心数量和分布，最后对每个集群目标的强散射中心能量进行非相干积累实现检测，有效解决了噪声中目标散射中心估计不精确以及散射中心在距离‑多普勒域扩展的集群目标回波能量积累问题，从而在恒定虚警率下针对集群目标具有更高的检测概率，提高了雷达探测效能。
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公开(公告)号：CN115079119A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210678463.8
申请日：2022-06-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种非理想正交波形的分布式多输入多输出(DMIMO)雷达多目标检测与定位方法，应用于雷达信号处理技术领域，针对实际应用中配备非理想正交波形的DMIMO雷达系统在探测强弱不一、位置接近、未知数量的多目标时出现的强目标自相关/互相关旁瓣严重影响弱目标探测的问题，本发明采用干扰协方差迭代消除基带回波的方法，首先对多目标似然数据平面进行检测并估计出单个强目标的最大似然位置与复反射系数，然后结合该目标的估计位置与复反射系数更新下一次迭代的干扰协方差矩阵，并在下一次迭代时对该目标的原始基带回波信号进行消除，由此避免了该目标信号的自相关、互相关旁瓣对其他目标的影响，最后通过依次循环检测估计、更新、消除等步骤实现多目标的联合检测与定位。
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公开(公告)号：CN114114192A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111460395.X
申请日：2021-12-02
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种集群目标检测方法，基于雷达回波的距离‑多普勒域中集群目标散射中心的幅度特征以及相邻两帧回波中散射中心位置分布特征，本发明采用固定阈值滤波和位置交叉滤波级联的方式，有效估计各个集群目标强散射中心数量和分布，最后对每个集群目标的强散射中心能量进行非相干积累实现检测，有效解决了噪声中目标散射中心估计不精确以及散射中心在距离‑多普勒域扩展的集群目标回波能量积累问题，从而在恒定虚警率下针对集群目标具有更高的检测概率，提高了雷达探测效能。
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公开(公告)号：CN115079119B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210678463.8
申请日：2022-06-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种非理想正交波形的分布式多输入多输出(DMIMO)雷达多目标检测与定位方法，应用于雷达信号处理技术领域，针对实际应用中配备非理想正交波形的DMIMO雷达系统在探测强弱不一、位置接近、未知数量的多目标时出现的强目标自相关/互相关旁瓣严重影响弱目标探测的问题，本发明采用干扰协方差迭代消除基带回波的方法，首先对多目标似然数据平面进行检测并估计出单个强目标的最大似然位置与复反射系数，然后结合该目标的估计位置与复反射系数更新下一次迭代的干扰协方差矩阵，并在下一次迭代时对该目标的原始基带回波信号进行消除，由此避免了该目标信号的自相关、互相关旁瓣对其他目标的影响，最后通过依次循环检测估计、更新、消除等步骤实现多目标的联合检测与定位。
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公开(公告)号：CN114740467B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210450685.4
申请日：2022-04-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/72 , G01S7/41 , G06F18/2321
Abstract: 本发明公开了一种基于幅度点迹的集群目标跟踪及数量、轮廓动态估计方法，包括以下步骤：S1、由雷达回波获得k时刻的雷达幅度点迹；S2、基于目标状态转移方程对k‑1时刻的集群目标后验强度函数进行预测；S3、基于雷达幅度点迹构建多假设，对k时刻的集群目标预测强度函数进行更新；S4、基于空间密度对k时刻的集群目标后验强度函数进行聚类处理；S5、由后验强度函数聚类分组提取k时刻集群目标的数量和轮廓；S6、将k时刻的集群目标后验强度函数作为下一时刻的集群目标先验强度函数，重复步骤S1～S5，直到跟踪需求终止。本发明解决了雷达分辨单元无法区分集群内每个个体目标情况下的集群目标跟踪问题，有效实现了集群的个体数量、质心状态和外形的动态估计。
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