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公开(公告)号：CN119024279A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411211427.6
申请日：2024-08-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于抗SAR组合干扰的NLFM波形设计方法，首先确定NLFM波形的生成模型，再建立抗转发式欺骗干扰的波形优化模型和抗窄带射频干扰的波形优化模型，组合建立抗组合干扰的波形优化模型，最后将多目标约束优化模型拆分成两个非线性约束优化的子问题，利用增广拉格朗日遗传算法求解优化问题，得到抗SAR组合干扰的NLFM波形。本发明的方法通过对发射端波形进行优化设计能够同时对抗两种干扰类型，包括转发式欺骗干扰和窄带射频干扰，利用设计的NLFM波形作为发射信号，能够在实现成像性能的基础上有效抑制组合干扰的影响，提高SAR系统的生存能力和实用效能，使得SAR系统能够广泛的运用于资源勘探、地质测绘等领域。
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公开(公告)号：CN118859149A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410837030.1
申请日：2024-06-26
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明公开一种基于通用OFDM通信信号的运动目标检测与定位方法，应用于运动目标检测与定位技术领域，针对传统方法在利用OFDM通信信号作为辐射源进行目标检测和定位时，常遇到目标回波信号难以捕获同步的问题。本发明首先，系统对本地的通用OFDM通信信号进行预处理提取小区ID信息和同步序列；然后，接收来自运动目标的回波信号，对回波信号进行同步预处理和参数提取；接着，将目标回波信号转换至OFDM符号域进行解析，在该符号域中，计算本地发射信号与目标回波信号的相关性矩阵；随后，从相关结果中提取出运动目标的距离、多普勒和回波信号的传播时延信息。最终，基于这些提取的信息实现对运动目标的精确检测和定位。
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公开(公告)号：CN118778039A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410876720.8
申请日：2024-07-02
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种分布式无人机载InSAR混合多基线高程反演方法，应用于雷达技术领域，针对现有技术无法适应分布式无人机载新型InSAR体制中基线灵活可变的构型特点，主要解决现有相位解缠‑高程反演基线构型限制较大，难以适配新型分布式体制对复杂地形进行高程反演的问题；其实现过程包括：(1)将分布式无人机载主、副平台获取的回波数据进行BP成像；(2)对SAR复图像进行相位预处理操作，其中包括干涉相位生成、非局部均值滤波操作；(3)建立优化模型，估计干涉相位模糊数距离向和方位向梯度；(4)求解真实的模糊数；(5)根据模糊数与缠绕相位恢复出真实的解缠干涉相位；(6)根据相位‑高度关系式，实现高精度高程反演。
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公开(公告)号：CN115372918B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210937564.2
申请日：2022-08-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种起伏地形SAR阴影判断方法，首先获取待模拟区域的DEM数据，根据小面单元模型拟合场景小面单元，再结合SAR平台与场景的几何位置关系，计算场景内各目标点的斜视角和下视角，确定雷达波束照射范围，然后对照射范围内的任一目标点，计算其到雷达载机的波束视线路径上所有小面单元对应的高度，最后利用下视角比较的方法进行遮挡判断，遍历波束照射范围内的所有目标点后，得到模拟的精细SAR阴影。本发明的方法还原了SAR实际工作中的波束照射情况，避免多次插值带来的累积性误差，实现对起伏地形区域SAR阴影的有效模拟，模拟得到的阴影能够更加准确地反映出起伏地形轮廓的变化，为后续SAR几何校正和阴影测高等工作奠定基础。
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公开(公告)号：CN118566925A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410729950.1
申请日：2024-06-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/90 , G01S7/41 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径辅助的多通道雷达前视学习成像方法，首先获取待成像区域的回波数据，对获取的数据进行距离向脉冲压缩，再对脉压后的回波数据使用合成孔径辅助的深度展开迭代收缩阈值算法ISTA网络成像，即在实孔径维度将成像问题转化为目标散射系数的估计问题，利用深度展开的ISTA网络求解目标函数，再对合成孔径维度使用反向投影BP算法进行方位聚焦，然后将合成孔径维度结果与ISTA网络结果进行融合处理，得到无左右模糊超分辨成像结果。本发明的方法克服了单基雷达前视成像左右模糊和分辨率低的问题，实现多通道雷达前视高分辨率成像，且通过深度学习自适应确定参数，省去人为设定参数步骤，提高效率的同时克服了信噪比敏感的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116400353A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310089983.X
申请日：2023-02-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于多通道雷达前视成像的实合成孔径成像方法，首先获取待成像区域的回波数据，其次对获取的数据进行距离向脉冲压缩，再将脉冲压缩后的数据分别在合成孔径和实孔径处理，对于合成孔径维度，使用BP算法进行方位向聚焦，并且将各个通道的结果进行非相干累加，得到左右模糊的图像，对于实孔径维度，将成像场景划分网格，构造导向矩阵，重构目标散射系数实现超分辨成像，最终将两个维度的结果相乘，得到无模糊且超分辨的结果。本发明的方法通过充分利用平台运动合成孔径在斜视区域获得高分辨率和方位实孔径超分辨在前视区域获得高分辨的优点，克服单基雷达前视成像模糊和分辨率低的问题，实现了多通道雷达无模糊前视高分辨率成像。
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公开(公告)号：CN114185047B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111499230.3
申请日：2021-12-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/90 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于最优极坐标变换的双基SAR动目标重聚焦方法，首先通过后向投影算法消除了由平台引起的紧耦合和空变效应，但由于目标速度的影响，运动目标成像结果是二维散焦和偏移的；然后采用双基极坐标变换，将动目标散焦自由度从二维降低到一维，将参数估计和动目标重聚焦问题转化为一个约束优化问题，并应用差分进化求解，得到重聚焦结果；最后考虑扩展运动目标的多普勒参数空变特性，对其进行补偿，实现了动目标的重聚焦以及重定位。本发明的方法通过采用最优极坐标变换降低动目标散焦自由度，同时将动目标重聚焦问题转化为约束优化问题，解决了动目标未知RCM校正和多普勒参数估计之间的紧耦合，以及扩展运动目标的多普勒参数空变的问题。
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公开(公告)号：CN115840504A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211548131.4
申请日：2022-12-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种毫米波雷达多人手势识别方法，首先根据潜在应用场景设计手势动作，确定雷达系统参数，然后进行手势数据采集以及信号预处理，包括滤波、手势信号提取处理，再使用盲源数目估计方法估计手势数目，使用盲源分离方法对多个手势数据进行分离，最后设计分类模型，输入手势信号数据或人工提取的特征，得到手势识别结果。本发明的方法解决了现有毫米波雷达传感器手势识别技术只能识别单个手势动作而无法识别探测范围内同时存在的多个手势动作的问题，实现了多人手势识别，增强雷达手势识别技术的实用性，可以完成多人场景中同时存在的多个手势的识别任务。
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公开(公告)号：CN115685203A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211365461.X
申请日：2022-10-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多通道雷达前视超分辨成像方法，首先获取待成像区域的回波数据，通过对获取的数据进行距离向脉冲压缩，进行异常通道检测，得到异常通道位置，然后考虑异常通道和平台运动误差的影响，由惯性导航设备获取平台偏航和横滚，重构导向矩阵，进行超分辨处理，重构目标散射系数实现超分辨成像，得到超分辨成像结果。本发明的方法克服了单基雷达前视成像模糊和成像分辨率低的问题，有助于实现多通道雷达在考虑运动误差和通道缺失情况下的超分辨成像，利用不同通道的脉冲压缩数据的相关性，可以快速检测故障通道并克服其对超分辨率性能的影响，通过修改导向矩阵考虑运动误差的影响，可以实现无几何失真的超分辨率成像。
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公开(公告)号：CN115616574A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211332292.X
申请日：2022-10-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平面投影的多基SAR三维表面重建方法，利用散射点的距离历史，结合接收机和发射机之间的定量关系，实现三维表面的重建，首先根据一发两收的多基SAR构型建立回波模型并成像，提取相关散射点的位置信息及映射关系，随后反演恢复散射点的真实三维位置信息，实现三维表面重建。本发明的方法原理较为简单，并且可以充分利用构型信息，设置特定的接收机和发射机之间的定量关系对方程进行简化，从而提高重建精度和简化运算，可以准确地求得平面投影目标的真实三维位置，实现高度恢复以及多基SAR的三维表面重建。
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