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公开(公告)号：CN119716851A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411866891.9
申请日：2024-12-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩分解与矩阵填充的SAR抗射频干扰方法，首先进行回波预处理，将其变换为时频域，利用一维陷波器去除干扰，然后变换至距离频域，并按脉冲划分为向量，接着将脉冲向量通过Toeplitz变换为待恢复矩阵，随后初始化参数，并利用奇异值分解初始化矩阵，利用交替方向乘子法进行迭代恢复分解的矩阵因子，到达迭代终止条件后，将得到的估计矩阵重构为向量，并将所有的向量重塑为回波矩阵，最后采用后向投影法对目标成像。本发明的方法解决了现有SAR抗射频干扰方法的局限性，具有成像质量高、运算速度快，适用于多干扰情景的优点。
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公开(公告)号：CN119126033A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411529179.X
申请日：2024-10-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可学习时频特征分离的SAR干扰抑制方法，首先建立基于可学习时频特征分离的SAR干扰抑制问题模型，在低秩稀疏分解模型框架中引入可学习可逆非线性变换，然后构建SAR干扰抑制网络并进行训练，将待处理的含干扰的SAR回波进行时频变换并裁剪后输入训练好的网络，输出SAR回波时频谱和干扰时频图，再将网络输出的SAR回波时频谱按裁剪方式重新拼接为完整时频数据，得到干扰抑制后的SAR回波时频谱，经逆短时傅里叶变换恢复成时域回波，最后将干扰抑制后的时域回波进行SAR成像处理，得到干扰抑制后的SAR图像。本发明的方法解决了在干扰环境下SAR图像质量受损或无法成像的问题，在时频域和图像域的干扰抑制和回波保真方面提供了可靠的性能。
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公开(公告)号：CN114720981B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210408523.4
申请日：2022-04-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主成分增强矩阵填充的毫米波雷达三维稀疏成像方法，包括以下步骤：S1、系统参数初始化；S2、回波录取并解调，得到回波信号；S3、进行距离向脉冲压缩；S4、进行二维解耦合；S5、进行方位向高度向相位补偿；S6、采用Hankel变换实现回波信号的主成分增强，并通过矩阵填充完成信号重构；S7、还原相位补偿；S8、三维后向投影成像。本发明通过解耦合操作，有效地解决了回波信号不同维度耦合造成秩增大而不适用于矩阵填充的问题。本发明利用Hankel矩阵的性质，通过对回波信号重新排列增强主成分，提高回波信号对矩阵填充算法的适应度，实现大稀疏度下的高质量稀疏恢复成像。
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公开(公告)号：CN114720984B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202210227645.3
申请日：2022-03-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/90 , G01S7/41 , G06F17/11 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种面向稀疏采样与观测不准确的SAR成像方法，本发明的方法根据SAR回波数据录取过程构建理想条件下的测量模型，然后结合此测量模型建立考虑稀疏采样和测量不准确的SAR成像模型，并通过S‑TLS理论和近端算子法推导该成像模型的迭代解，通过展开该迭代解，可以得到SAR成像网络结构，在该网络中，通过卷积层与非线性层近似成像模型中正则项的近端算子函数，最后通过训练数据集和网络的反向传播，学习网络中的参数，以实现稀疏采样和测量不准确条件下的高性能SAR成像。
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公开(公告)号：CN112946649B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110377308.8
申请日：2021-04-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于任意子孔径长度的PFA成像方法，具体在回波录取的过程中，将多个脉冲重复时间收集的回波定义为一个子孔径回波，根据子孔径的距离历史与系统参数，构建参考函数，在距离频域对每一个子孔径回波进行二维匹配滤波，得到粗聚焦后的子孔径图像；然后由每一个子孔径的波数得到全孔径波数，逐个子孔径完成波数映射；最后对成像结果使用PGA估计运动误差，完成运动误差补偿，得到最终的成像结果。在相邻两帧图像中，只需对新录入的子孔径回波进行匹配滤波，然后全孔径映射即可成像。本发明的方法具有成像效率高、适用性强、数据存储简单和运算处理复杂度低等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114879157A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210484935.6
申请日：2022-05-06
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于能量轨迹提取的高价值目标散射中心参数估计方法，包括以下步骤：S1、系统参数初始化；S2、对GTD模型的回波信号使用Dechirp进行距离压缩，得到距离压缩后的信号；S3、采用后向投影算法对目标进行成像；S4、选取Ntar个孤立的反射强点作为待识别的高价值目标；S5、提取高价值目标的能量轨迹；S6、分别估计每个高价值目标的GTD参数。本发明相比基于压缩感知的估计方法，降低了对场景稀疏性的要求，降低了字典矩阵的规模，运算处理复杂度低。
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公开(公告)号：CN114720984A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210227645.3
申请日：2022-03-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向稀疏采样与观测不准确的SAR成像方法，本发明的方法根据SAR回波数据录取过程构建理想条件下的测量模型，然后结合此测量模型建立考虑稀疏采样和测量不准确的SAR成像模型，并通过S‑TLS理论和近端算子法推导该成像模型的迭代解，通过展开该迭代解，可以得到SAR成像网络结构，在该网络中，通过卷积层与非线性层近似成像模型中正则项的近端算子函数，最后通过训练数据集和网络的反向传播，学习网络中的参数，以实现稀疏采样和测量不准确条件下的高性能SAR成像。
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公开(公告)号：CN113238229B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202110568955.7
申请日：2021-05-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种GEO星机双基SAR无模糊成像处理方法，应用于雷达技术领域，针对现有技术无法对GEO星机双基SAR工作模式下的SAR回波信号进行高效的精确成像的问题，本发明首先根据GEO星机双基SAR几何关系完成回波信号模型的构建；然后，建立方位向欠采样的回波解耦观测模型；接着，将解耦观测模型转换为稀疏和低秩联合求解问题；最后，利用改进的交替方向乘子法进行场景恢复，得到成像结果；可以有效地解决GEO星机双基SAR无模糊成像中计算效率低下问题，可以实现GEO星机双基SAR的高效高精度成像。
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公开(公告)号：CN113466863A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110741609.4
申请日：2021-06-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种SAR舰船目标高分辨成像方法，本发明的成像方法首先对多普勒模糊相关参数进行估计，再经过去斜预滤波器和Keystone变换去除了回波信号的多普勒模糊和校正距离单元徙动，利用GRA方法对高阶项徙动进行对齐，再利用FrFT联合WVD自适应分解的成像方法进行成像处理。本发明的方法有效消除了SAR由于舰船目标的复杂运动导致距离单元偏移和多普勒频率偏移引起的SAR图像散焦问题，该方法不仅没有交叉项，而且具有较高的分辨率。
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公开(公告)号：CN113238229A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110568955.7
申请日：2021-05-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种GEO星机双基SAR无模糊成像处理方法，应用于雷达技术领域，针对现有技术无法对GEO星机双基SAR工作模式下的SAR回波信号进行高效的精确成像的问题，本发明首先根据GEO星机双基SAR几何关系完成回波信号模型的构建；然后，建立方位向欠采样的回波解耦观测模型；接着，将解耦观测模型转换为稀疏和低秩联合求解问题；最后，利用改进的交替方向乘子法进行场景恢复，得到成像结果；可以有效地解决GEO星机双基SAR无模糊成像中计算效率低下问题，可以实现GEO星机双基SAR的高效高精度成像。
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