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公开(公告)号：CN118625278A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410724352.5
申请日：2024-06-05
Applicant: 西安电子科技大学 , 北京无线电测量研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于图像自聚焦的双基ISAR后向投影成像方法，涉及雷达信号处理技术领域，解决了现有技术中没有考虑平动误差引起的包络误差和相位误差，并且不能对BP成像中的该误差进行补偿的问题；该方法包括：首先，利用对平动量进行估计和补偿，能够减小平动量对成像结果的散焦影响；然后利用图像锐化度作为评价指标，建立优化函数，对各脉冲的误差相位进行优化，补偿相位误差；由于采用坐标下降法，每次都可以得到脉冲相位误差的封闭解，所有脉冲相位误差求解出后，可进一步对包络误差和相位误差进行统一补偿，迭代少量次数即可得到精确优化解；该方法实现了补偿目标回波中的由于平动误差所引起的包络误差和相位误差。
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公开(公告)号：CN111586567B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010441831.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于锚节点的网络协同定位方法，主要解决现有的无线定位网络选取的锚节点网络覆盖率较低和网络定位精度较差的问题。其实现方案是：1)进行网络节点间的TOA测距；2)根据网络节点间的距离，通过将每个网络节点设置相同的参考度p，调整聚类中心的个数因子γ使得最终生成的聚类中心个数达到初始设定的值，从而优选到锚节点；3)对选取到的锚节点采用三边定位算法实现网络节点间的协同定位；本发明通过在无线定位网络中使用改进的AP聚类算法优化选取锚节点，进行网络节点协同定位，提高了锚节点的网络覆盖率和网络定位精度，可用于商场，矿井，停车场这些复杂环境中的位置服务。
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公开(公告)号：CN111586567A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010441831.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于锚节点的网络协同定位方法，主要解决现有的无线定位网络选取的锚节点网络覆盖率较低和网络定位精度较差的问题。其实现方案是：1)进行网络节点间的TOA测距；2)根据网络节点间的距离，通过将每个网络节点设置相同的参考度p，调整聚类中心的个数因子γ使得最终生成的聚类中心个数达到初始设定的值，从而优选到锚节点；3)对选取到的锚节点采用三边定位算法实现网络节点间的协同定位；本发明通过在无线定位网络中使用改进的AP聚类算法优化选取锚节点，进行网络节点协同定位，提高了锚节点的网络覆盖率和网络定位精度，可用于商场，矿井，停车场这些复杂环境中的位置服务。
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公开(公告)号：CN105335986B
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201510573979.6
申请日：2015-09-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 基于特征匹配和Mean Shift算法的目标跟踪方法，步骤如下：输入图像序列，对图像序列进行背景重构，获得初始时刻的目标区域，并采用MeanShift算法进行建模；对初始时刻的目标区域模型进行SIFT特征提取，将初始时刻的目标区域模型的SIFT特征点作为特征库的初始特征点；通过SIFT特征匹配计算当前帧目标的初始位置、尺度参数和旋转参数；采用Mean Shift算法对目标进行精确定位；计算目标的遮挡因子，判断目标的遮挡程度，确定目标的跟踪模式；图像序列中的所有图像跟踪完毕，结束目标跟踪。本发明将Mean Shift算法和SIFT特征匹配算法结合起来，充分发挥二者的优势，实现目标的稳定跟踪。
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公开(公告)号：CN103401625B
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201310370781.9
申请日：2013-08-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化算法的协作频谱感知优化方法，其实现步骤是：首先建立协作频谱感知优化模型，然后将待优化变量和粒子群优化算法的相关参数对应；初始化迭代次数，随机产生的粒子的位置向量和速度向量；对初始化的每个粒子进行适应度评估，并找出适应度值最小的粒子作为全局最优粒子；随着迭代次数的增加，不断更新粒子的位置向量和速度向量，并更新全局最优值；当迭代次数达到最大迭代次数时，输出全局最优粒子，求出它所对应的检测概率。本发明在协作频谱感知优化时具有简单方便、计算量小、易于实现、调整参数少，搜素能力强等优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104504723B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201510019034.X
申请日：2015-01-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于视觉显著特征的图像配准方法：输入基准图像和待配准图像；提取基准图像的视觉显著特征点集和待配准图像的视觉显著特征点集；计算基准图像的各视觉显著特征点和待配准图像的各视觉显著特征点的方向，根据视觉显著特征点的方向计算各个特征点的描述向量，获得基准图像的特征描述向量集和待配准图像的特征描述向量集；计算基准图像的各特征描述向量与待配准图像的各特征描述向量间的距离，对待配准图像特征点和基准图像特征点进行匹配；去除误匹配对，获得基准图像和待配准图像中的正确匹配对，根据两图像之间的正确匹配对的坐标计算出基准图像和待配准图像之间的仿射变换矩阵，根据仿射变换矩阵将待配准图像进行相应的变换，实现图像配准。
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公开(公告)号：CN104730537A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510080015.8
申请日：2015-02-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S17/66
CPC classification number: G01S17/66
Abstract: 基于多尺度模型的红外/激光雷达数据融合目标跟踪方法，建立多尺度模型；对目标进行数据采集，得到目标的距离测量值、方位角测量值和俯仰角测量值；在尺度1上对红外探测系统获取的角度信息采用无迹卡尔曼滤波法进行估计；在尺度2上将角度估计信息和距离信息进行融合；在尺度2上采用卡尔曼滤波法对目标状态进行估计；将融合估计的信息转换到尺度1上，在尺度1上采用卡尔曼滤波法进行滤波估计，得到精确滤波估计值；重复前述步骤，获得目标运动轨迹。本发明将多尺度模型引用到信息融合中，更加全面准确的描述目标运动状态，在不同尺度对目标进行估计滤波，提高了目标状态的估计精度，通过不同尺度之间信息的交互，提高目标跟踪精度。
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公开(公告)号：CN104504723A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201510019034.X
申请日：2015-01-14
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/33
Abstract: 基于视觉显著特征的图像配准方法：输入基准图像和待配准图像；提取基准图像的视觉显著特征点集和待配准图像的视觉显著特征点集；计算基准图像的各视觉显著特征点和待配准图像的各视觉显著特征点的方向，根据视觉显著特征点的方向计算各个特征点的描述向量，获得基准图像的特征描述向量集和待配准图像的特征描述向量集；计算基准图像的各特征描述向量与待配准图像的各特征描述向量间的距离，对待配准图像特征点和基准图像特征点进行匹配；去除误匹配对，获得基准图像和待配准图像中的正确匹配对，根据两图像之间的正确匹配对的坐标计算出基准图像和待配准图像之间的仿射变换矩阵，根据仿射变换矩阵将待配准图像进行相应的变换，实现图像配准。
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公开(公告)号：CN105335986A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510573979.6
申请日：2015-09-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T2207/10016
Abstract: 基于特征匹配和Mean Shift算法的目标跟踪方法，步骤如下：输入图像序列，对图像序列进行背景重构，获得初始时刻的目标区域，并采用MeanShift算法进行建模；对初始时刻的目标区域模型进行SIFT特征提取，将初始时刻的目标区域模型的SIFT特征点作为特征库的初始特征点；通过SIFT特征匹配计算当前帧目标的初始位置、尺度参数和旋转参数；采用Mean Shift算法对目标进行精确定位；计算目标的遮挡因子，判断目标的遮挡程度，确定目标的跟踪模式；图像序列中的所有图像跟踪完毕，结束目标跟踪。本发明将Mean Shift算法和SIFT特征匹配算法结合起来，充分发挥二者的优势，实现目标的稳定跟踪。
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公开(公告)号：CN104993889A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510394329.5
申请日：2015-07-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于人工蜂群算法的多频带协作频谱感知优化方法，将多频带协作频谱感知优化问题中的优化变量对应于改进人工蜂群算法中食物源的位置，每个食物源的收益率由优化问题所确定的适应度函数决定，跟随蜂或引领蜂的个数与解的个数一致；从一个随机产生的初始种群出发，先是引领蜂对相应食物源的邻域进行一次搜索，如果搜索到的食物源的花蜜质量比之前的优，那么就用新的食物源的位置替代之前的食物源位置，否则保持旧的食物源位置不变；所有的引领蜂完成搜索之后，回到舞蹈区把食物源花蜜质量的信息通过跳摇摆舞传递给跟随蜂。本发明快速高效地搜索到最优解；加快了算法的收敛性，具有鲁棒性和适应性，实现了更高的系统吞吐量。
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