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公开(公告)号：CN108205127B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201711417958.0
申请日：2017-12-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/539
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏表示的水声信号处理方法，该方法包括：(1)、构造傅里叶字典D1；(2)、构造基于Mel滤波器组的字典D2；(3)、构造复合字典D＝[D1 D2]；(4)、构造稀疏表示模型(5)利用稀疏表示模型对水声信号进行稀疏表示。本发明在应用时，不仅信号的主要线谱特征被表示了出来，信号的能量走势也比较明显的保留了下来，稀疏分解结果误差最小，很接近待重构的目标信号，恢复的信号误差最小。
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公开(公告)号：CN108107416B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201711437345.3
申请日：2017-12-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于二次雷达探测技术领域，特别涉及一种二次雷达低空探测杂波抑制方法，包括：获取二次导航雷达的俯仰角测量信息，划分俯仰精准区和俯仰抖动区；对俯仰精准区的测量点进行预处理；对预处理结果进行滤波获得精准区俯仰角度信息；利用精准区俯仰角度信息和测量获得的目标距离信息获得俯仰精准区高度信息，对俯仰精准区高度信息进行卡尔曼滤波获得俯仰精准区高度滤波结果和高度变化率；利用俯仰精准区高度滤波结果和高度变化率获取俯仰抖动区高度信息，利用目标距离信息和俯仰抖动区高度信息，获得抖动区俯仰角度信息；本发明能够有效抑制多径杂波的干扰，精确估计离地较近飞机的俯仰角。
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公开(公告)号：CN109270529A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811496155.3
申请日：2018-12-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟天线的前视阵列SAR高分辨成像方法，首先获取回波信号；根据雷达参数构造参考信号；参考信号与回波信号的共轭进行卷积，得到脉冲压缩之后的信号；然后根据脉冲压缩之后的信号检测出后向散射特性强的目标；构造虚拟天线，并构造出虚拟天线接收到的强后向散射点的信号；最后利用后向投影成像算法得到高分辨率图像；本发明提供的方法利用极少回波数据对强散射点进行高方位分辨率成像，且不受场景是否稀疏的限制；构造虚拟天线，并构造出虚拟天线应该接收到的强后向散射点的信号，与传统的成像方法相比，在前视SAR成像中，该方法能显著提高强散射点的方位向分辨率。
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公开(公告)号：CN108205127A
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201711417958.0
申请日：2017-12-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/539
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏表示的水声信号处理方法，该方法包括：(1)、构造傅里叶字典D1；(2)、构造基于Mel滤波器组的字典D2；(3)、构造复合字典D＝[D1 D2]；(4)、构造稀疏表示模型(5)利用稀疏表示模型对水声信号进行稀疏表示。本发明在应用时，不仅信号的主要线谱特征被表示了出来，信号的能量走势也比较明显的保留了下来，稀疏分解结果误差最小，很接近待重构的目标信号，恢复的信号误差最小。
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公开(公告)号：CN110146890A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910536146.0
申请日：2019-06-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开一种时频域单通道SAR慢速目标检测方法，首先获取SAR距离脉压和徙动校正之后的信号；并进行短时傅里叶变换得到时频域信号；然后在时频域进行进行处理得到时频域中的动目标信号；并提取动目标的时域信号，直到处理完所有的距离单元；最后在时域信号领域估计各个动目标的多普勒中心，再次剔除小多普勒中心的目标，并补偿多普勒中心，最后成像。该方法针对单通道SAR实现动目标检测，避免了多通道SAR的系统复杂问题，由于时频域动目标和杂波之间是可分离的，在时频域可以只提取动目标信号，基本完全滤除掉杂波，可以减少虚警。因此，该方法具有较小的系统复杂性，可有效抑制杂波，较为准确提取动目标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108196223A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711400527.3
申请日：2017-12-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明属于阵列信号处理领域，特别涉及一种基于STAP处理的阵列测向方法，包括：获取等距天线阵列的N个阵元的接收信号，构建阵列信号模型；设定时域孔径，依据阵列信号模型构建空时样本矩阵；通过阵列信号模型构建由空域导向矢量和时域导向矢量构成的目标导向矢量；依据空时样本矩阵和目标导向矢量计算获取信号真实角度。提高了处理信号增益以及空时谱分辨率；能够在不需要预先精确获得信号频率的前提下获得信号DOA；能够直接在获得信号的DOA的同时求出信号的频率，克服了纯空间阵列信号处理无法分辨出同一方向不同频率信号的缺点。
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公开(公告)号：CN109270529B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201811496155.3
申请日：2018-12-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟天线的前视阵列SAR高分辨成像方法，首先获取回波信号；根据雷达参数构造参考信号；参考信号与回波信号的共轭进行卷积，得到脉冲压缩之后的信号；然后根据脉冲压缩之后的信号检测出后向散射特性强的目标；构造虚拟天线，并构造出虚拟天线接收到的强后向散射点的信号；最后利用后向投影成像算法得到高分辨率图像；本发明提供的方法利用极少回波数据对强散射点进行高方位分辨率成像，且不受场景是否稀疏的限制；构造虚拟天线，并构造出虚拟天线应该接收到的强后向散射点的信号，与传统的成像方法相比，在前视SAR成像中，该方法能显著提高强散射点的方位向分辨率。
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公开(公告)号：CN109270525A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811496175.0
申请日：2018-12-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的穿墙雷达成像方法，首先获取仿真回波数据；对回波数据进行BP成像，作为神经网络训练时的输入图像；然后仿真训练生成参考图片，作为神经网络训练时的参考图片；应用tensorflow工具搭建神经网络对训练数据进行训练，用输入图片和参考图片对神经网络进行训练，并生成网络模型；最后将训练好的网络模型应用于实测数据。本发明提供的方法提高了穿墙雷达成像的分辨率；降低穿墙雷达图像中的旁瓣。
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公开(公告)号：CN110146890B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201910536146.0
申请日：2019-06-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开一种时频域单通道SAR慢速目标检测方法，首先获取SAR距离脉压和徙动校正之后的信号；并进行短时傅里叶变换得到时频域信号；然后在时频域进行进行处理得到时频域中的动目标信号；并提取动目标的时域信号，直到处理完所有的距离单元；最后在时域信号领域估计各个动目标的多普勒中心，再次剔除小多普勒中心的目标，并补偿多普勒中心，最后成像。该方法针对单通道SAR实现动目标检测，避免了多通道SAR的系统复杂问题，由于时频域动目标和杂波之间是可分离的，在时频域可以只提取动目标信号，基本完全滤除掉杂波，可以减少虚警。因此，该方法具有较小的系统复杂性，可有效抑制杂波，较为准确提取动目标。
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公开(公告)号：CN109343060B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201811496140.7
申请日：2018-12-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习时频分析的ISAR成像方法，首先设置ISAR成像模型，仿真产生回波数据；然后对回波数据做WVD变换和短时傅里叶变换，产生训练数据；设置网络模型，并用产生的训练数据对设置的网络模型进行训练；最后将训练后的网络模型与ISAR成像模型相结合进行成像；本发明提供的方法提高了时频分布图的频率分辨率；可以抑制交叉项；提高了ISAR成像的分辨率。
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