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公开(公告)号：CN108663678B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN201810082081.2
申请日：2018-01-29
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于混合整数优化模型的多基线InSAR相位解缠算法，本发明的实现步骤是：(1)输入主辅SAR复图像数据；(2)通过干涉处理生成复干涉相位图；(3)获取局部最优窗口；(4)根据InSAR系统参数以及局部最优窗口参数构建混合整数优化模型；(5)计算复干涉相位图的模糊整数；(6)计算各个干涉相位图的绝对相位；(7)输出整个场景的DEM。本发明具有多基线情况下，能够对配准后干涉InSAR图像完成高质量的相位展开，满足高质量干涉合成孔径雷达InSAR处理的实际工程性能要求，获得高质量的测绘产品。
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公开(公告)号：CN105372651A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510867282.X
申请日：2015-11-30
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G01S13/66
CPC classification number: G01S13/66
Abstract: 本发明公开了基于最优自回归(Autoregressive，AR)模型的自适应机动目标跟踪方法，主要解决现有方法对目标非机动状态和机动状态的跟踪性能不能兼顾以及需要过多的先验信息等问题，其过程是：(1)设置算法参数，并对目标状态进行初始化；(2)计算低阶AR模型的系数；(3)利用基于低阶AR模型的卡尔曼滤波器进行滤波，并在线计算状态噪声的协方差；(4)判断目标是否发生机动，如果发生机动转至步骤(5)，否则令k增加1并转至步骤(2)；(5)计算高阶AR模型的系数；(6)利用基于高阶AR模型的卡尔曼滤波器进行滤波，并在线计算状态噪声的协方差；(7)令k增加1并转至步骤(2)；本发明能够兼顾目标的非机动和机动状态的跟踪性能，可用于雷达对机动目标的自适应跟踪。
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公开(公告)号：CN105116410A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510427496.5
申请日：2015-07-20
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/9023
Abstract: 本发明公开了一种基于线性模型匹配的干涉相位自适应滤波算法，本发明的实现步骤是：输入主、辅SAR复数图像数据；通过干涉处理生成复干涉相位图；进行坡度估计，估计方位向和距离向的相位梯度；根据小平面近似准则计算方位向上各个样本点的最优相位梯度；进行方位向和距离向相位补偿；对经过方位向和距离向相位补偿后的干涉相位图进行均值滤波处理；输出经过相位补偿和均值滤波处理后的主、辅SAR图像数据；本发明具有在长基线情况下，能够对配准后的主、辅SAR图像完成高质量的自适应滤波处理，满足高质量干涉合成孔径雷达InSAR处理的实际工程性能要求，获得高质量的测绘产品。
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公开(公告)号：CN108663678A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810082081.2
申请日：2018-01-29
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于混合整数优化模型的多基线InSAR相位解缠算法，本发明的实现步骤是：(1)输入主辅SAR复图像数据；(2)通过干涉处理生成复干涉相位图；(3)获取局部最优窗口；(4)根据InSAR系统参数以及局部最优窗口参数构建混合整数优化模型；(5)计算复干涉相位图的模糊整数；(6)计算各个干涉相位图的绝对相位；(7)输出整个场景的DEM。本发明具有多基线情况下，能够对配准后干涉InSAR图像完成高质量的相位展开，满足高质量干涉合成孔径雷达InSAR处理的实际工程性能要求，获得高质量的测绘产品。
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公开(公告)号：CN105549049B
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201510883751.7
申请日：2015-12-04
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G01S19/42
Abstract: 本发明公开了一种应用于GPS导航的自适应卡尔曼滤波算法，主要解决现有的自适应卡尔曼滤波算法无法随着滤波过程自适应调节的问题，其过程是：(1)设置算法参数，并对目标状态进行初始化；(2)建立AR模型，套用卡尔曼滤波框架计算出AR模型的系数；(3)利用基于AR模型的卡尔曼滤波来预测目标状态，包括预测均值和误差协方差；(4)使用测量数据更新目标状态,计算增益矩阵、后验估计均值以及后验估计误差协方差；(5)在线自适应地计算状态噪声协方差，输出目标位置的状态值和协方差，令k增加1,返回步骤2；本发明与现有自适应卡尔曼滤波算法相比，能够实现更加精确的目标状态估计，可用于实际的GPS导航系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105116410B
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201510427496.5
申请日：2015-07-20
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于线性模型匹配的干涉相位自适应滤波算法，本发明的实现步骤是：输入主、辅SAR复数图像数据；通过干涉处理生成复干涉相位图；进行坡度估计，估计方位向和距离向的相位梯度；根据小平面近似准则计算方位向上各个样本点的最优相位梯度；进行方位向和距离向相位补偿；对经过方位向和距离向相位补偿后的干涉相位图进行均值滤波处理；输出经过相位补偿和均值滤波处理后的主、辅SAR图像数据；本发明具有在长基线情况下，能够对配准后的主、辅SAR图像完成高质量的自适应滤波处理，满足高质量干涉合成孔径雷达InSAR处理的实际工程性能要求，获得高质量的测绘产品。
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公开(公告)号：CN106778916A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710038018.4
申请日：2017-01-18
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于H/α参数变化规律的多时相PolSAR农作物监督分类算法，本发明的实现步骤是：(1)输入n个多时相的全极化SAR图像数据；(2)完成多时相全极化SAR图像的精准配；(3)将每个单时相的全极化SAR数据进行H/α分解，并将所得的H、α值保存在对应的矩阵中；(4)建立训练集；(5)构建分类函数；(6)对各个像素点进行分类匹配；(7)输出分类结果图。本发明在针对多时相PolSAR图像的农作物分类应用中，可以得到精度高于现有经典复Wishart分类方法的农作物分类图，一定程度上提高了PolSAR图像的分类质量。
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公开(公告)号：CN105549049A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510883751.7
申请日：2015-12-04
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G01S19/42
Abstract: 本发明公开了一种应用于GPS导航的自适应卡尔曼滤波算法，主要解决现有的自适应卡尔曼滤波算法无法随着滤波过程自适应调节的问题，其过程是：(1)设置算法参数，并对目标状态进行初始化；(2)建立AR模型，套用卡尔曼滤波框架计算出AR模型的系数；(3)利用基于AR模型的卡尔曼滤波来预测目标状态，包括预测均值和误差协方差；(4)使用测量数据更新目标状态,计算增益矩阵、后验估计均值以及后验估计误差协方差；(5)在线自适应地计算状态噪声协方差，输出目标位置的状态值和协方差，令k增加1,返回步骤2；本发明与现有自适应卡尔曼滤波算法相比，能够实现更加精确的目标状态估计，可用于实际的GPS导航系统。
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公开(公告)号：CN106778916B
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201710038018.4
申请日：2017-01-18
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于H/α参数变化规律的多时相PolSAR农作物监督分类算法，本发明的实现步骤是：(1)输入n个多时相的全极化SAR图像数据；(2)完成多时相全极化SAR图像的精准配；(3)将每个单时相的全极化SAR数据进行H/α分解，并将所得的H、α值保存在对应的矩阵中；(4)建立训练集；(5)构建分类函数；(6)对各个像素点进行分类匹配；(7)输出分类结果图。本发明在针对多时相PolSAR图像的农作物分类应用中，可以得到精度高于现有经典复Wishart分类方法的农作物分类图，一定程度上提高了PolSAR图像的分类质量。
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公开(公告)号：CN208206832U
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201820913887.7
申请日：2018-06-13
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G01N22/04
Abstract: 本实用新型公开了一种小麦含水率在线无损检测装置，其特征在于，由微波发射通道模块、发射天线模块、接收天线模块、微波接收通道模块、ARM微处理器、A/D转换模块、报警模块、存储与显示模块组成，所述微波发射通道模块与发射天线模块连接，所述发射天线模块与接收天线模块连接，所述接收天线模块与微波接收通道模块连接，所述微波接收通道模块与A/D转换模块连接，所述ARM微处理器分别与微波发射通道模块、A/D转换模块、报警模块、存储与显示模块连接。本装置提高在线无损检测的可靠性和稳健性，具有精度高、可重复、可靠性强等特点，将大幅度提高农业的生产管理技术水平，指导农业生产管理，规范市场发展，非常适合在我国小麦产业中推广应用。
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