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公开(公告)号：CN118897251B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410952265.5
申请日：2024-07-16
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于平面对称稀疏阵列的两步拟合二维波达方向估计方法，主要解决现有基于稀疏阵列方法无法处理混合圆与非圆信号问题，属于阵列信号处理技术领域，其实现步骤是：构造稀疏对称平面阵列；稀疏对称平面阵列信号建模；首步共轭增广协方差矩阵拟合预处理；首步拟合共轭增广协方差矩阵数据变换；尾步共轭增广协方差矩阵拟合预处理；序贯解耦后处理实现混合信号多维参数估计，本发明基于两步拟合共轭增广协方差矩阵数据，通过对二维波达方向的两步解耦序贯估计，能有效规避计算复杂度较高的多维谱峰搜索，且保持了较高的可识别性，可用于通信、雷达等领域的感知与定位。
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公开(公告)号：CN118921041A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411001367.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明属于非线性自适应滤波器技术领域，具体涉及一种频域非线性箕舌线样条自适应滤波方法，包括以下步骤，A：构建具有鲁棒性的优化策略，包括有构建基于广义箕舌线函数的损失函数和求解损失函数关于误差的导数，B：构建频域非线性箕舌线样条自适应滤波方法滤波架构，基于频域非线性箕舌线样条自适应滤波架构由频域线性部分以及时域非线性部分组成，包括有构建频域线性部分和构建时域非线性部分，C：通过随机梯度运算出迭代更新方法，包括有权重迭代更新和控制点迭代更新。本发明能够实现计算复杂度的降低，同时在非高斯噪声环境下仍然展现出较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118152905A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410191785.9
申请日：2024-02-21
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06F18/2411 , A61B5/05 , A61B5/00 , A61B5/0205 , G06F18/213 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种低信噪比下的生命体征检测雷达信号处理方法，属于电子信息技术领域，包括：测量多组I/Q通道的数字中频信号幅度，动态跟踪直流偏移量并补偿；帧内信号相干积累；距离处理；基于历史估计和当前状态进行运动目标检测；基于距离维CFAR和自协方差函数进行距离跟踪；相位解调；解调出真实相位，再对相位做差分以增强心跳信号；呼吸、心跳两路带通滤波，得出相位分量；对两路带通滤波输出信号分别进行信号重组；基于多重信号分类算法频谱估计，输出频率估计结果。本发明采用上述的一种低信噪比下的生命体征检测雷达信号处理方法，实现更好的抗随机体动干扰性能，在低信噪比下也能实现高精度检测。
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公开(公告)号：CN117890906A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410065162.7
申请日：2024-01-17
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 一种基于AU‑Net的ISAR增强成像方法，包括以下步骤；步骤1，根据随机散射点模型仿真生成ISAR回波数据，并通过随机加噪、降采样及成像预处理构建ISAR图像训练集；步骤2，通过向U‑Net结构中引入注意力机制构建用于ISAR稀疏高分辨成像的AU‑Net成像网络，并初始化网络模型参数；步骤3，根据构建的AU‑Net成像网络设计ISAR成像损失函数；步骤4，制定ISAR增强成像训练策略进行训练，更新AU‑Net成像网络模型参数以获得最优ISAR高分辨成像模型；步骤5，获取仿真/实测目标ISAR回波数据，并进行与步骤1同样的预处理操作构建ISAR图像测试集，通过所得最优ISAR高分辨成像模型即可实现ISAR增强成像。本发明能够在低信噪比及数据缺失条件下提升ISAR成像性能，并进一步提高对于弱散射点的恢复能力。
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公开(公告)号：CN117289267A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310510880.6
申请日：2023-05-05
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种干涉SAR系统双边滤波器设计与海面扩展目标检测方法，其实现步骤是：利用沿航迹干涉SAR系统获得待检测场景的两幅SAR图像进行干涉处理；对复干涉图像进行双边滤波处理；利用复多视干涉图的干涉幅度与干涉相位构造像素点的检测量，根据预设检测门限，输出潜在目标像素点；联合干涉相位与空间距离二维特征对潜在目标像素点进行自适应聚类，输出潜在目标聚类结果；对潜在目标聚类结果进行面积统计，根据预设检测门限，输出扩展目标检测结果。本发明所提出的一种干涉SAR系统双边滤波器设计与海面扩展目标检测方法，提高了干涉幅度与干涉相位测量准确度、海面目标与背景的对比度，可输出可靠的扩展目标检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116521960A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310289445.5
申请日：2023-03-23
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06F16/904 , G06T17/05 , G06F16/29 , G06F16/957 , G01S13/58 , G01S13/50 , G01S13/91 , G01S13/92 , G01C21/30 , G01C21/32 , G01S7/04
Abstract: 本发明公开了一种基于电子地图的交通雷达数据可视化方法，包括以下步骤：S1、数据接收程序与雷达系统建立连接；S2、接收雷达系统数据并控制传输到显示部分；S3、在地图文件中显示雷达系统数据。本发明采用上述的一种基于电子地图的交通雷达数据可视化方法，可以将实时监控的车辆目标数据以3D模型的方式在三维地图图层进行显示并连贯的进行航迹更新。
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公开(公告)号：CN116381615A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211709760.0
申请日：2022-12-29
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G01S7/36 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种宽带阵列主瓣干扰抑制方法，步骤如下：S1：对接收信号模型采用泰勒估计方法获得精度更高的协方差矩阵；S2：对S1得到的协方差矩阵进行特征值分解并构造特征投影矩阵；S3：对接收信号进行特征投影矩阵预处理并得到频域输出；S4：采用聚焦变换将宽带信号转化为窄带信号，然后对窄带信号协方差矩阵进行重构；S5：在主瓣范围内权矢量投影不变的前提下求得窄带信号的最优权向量；S6：通过聚焦逆变换求得宽带各频率对应的最优权向量，对去除主瓣干扰的宽带信号进行加权；S7：计算得到新的频域输出，再对新的频域输出进行反傅里叶变换，完成宽带主瓣干扰抑制自适应波束形成。本发明采用上述方法，能有效地抑制主瓣干扰，减小运算量。
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公开(公告)号：CN116051415B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310094581.9
申请日：2023-01-31
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素分割的视频SAR序贯图像相干斑滤波方法，S1、图像配准；S2、将S1中配准好的图像序列进行超像素分割，得到超像素块集合；S3、对S2中的超像素块集合进行动态配准，得到配准后的超像素集合；S4、在S3中不同的配准后的超像素集合内分别构建协方差矩阵；S5、对S4中的协方差矩阵进行样本相似性判定，得到相似样本集合；S6、根据S5中的相似样本集合得到滤波估计值，实现基于超像素分割的视频SAR序贯图像相干斑滤波。本发明采用上述方法的一种基于超像素分割的视频SAR序贯图像相干斑滤波方法，解决了视频SAR图像中因目标运动产生的帧间失配问题，在保证相干斑滤波性能的前提下，较好的保持了动目标阴影的边缘信息。
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公开(公告)号：CN115566393A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211225267.1
申请日：2022-10-09
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明公开了一种Ku波段高增益低副瓣的波束赋形天线，包括50欧姆馈电同轴、8×32微带贴片天线阵结构、介质基板、金属地板；介质基板安装于金属地板上，微带贴片天线阵结构刻蚀在介质基板的两侧金属层上；微带贴片天线阵结构由32个1×8串馈微带天线通过1分32功分器馈电组成；功分器的输入端口连接馈电同轴，其32个输出端口分别连接一个1×8串馈微带天线；1×8串馈微带天线通过微带线串联8个微带贴片单元组成，且微带贴片单元的贴片宽度呈切比雪夫分布。本发明采用上述天线，赋形容易且易于控制，且具有高增益低副瓣、结构简单、质量轻和易加工等特点，在天线领域有着广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN115457237A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211248779.X
申请日：2022-10-12
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06T17/20 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了基于雷视融合的车辆目标快速检测方法，首先，将毫米波雷达经过预处理后的点云信息映射到图像像素坐标系中，得到雷达探测到的目标点云速度信息在图像上的分布；其次，利用雷达采集到的点云速度信息进行区域补偿，为图像内全部像素点赋予对应的速度信息；然后，提取图像所有像素点的RGB分量值和每个像素点在图像上的坐标位置信息，接着对RGB分量值、坐标位置、速度信息这五个维度特征信息进行融合，共同张成一组特征向量，确定聚类中心数K和K个初始聚类中心向量，再运用Kmeans算法实现像素点云聚类，分离目标像素点与背景像素点，并输出分类后结果；最后，对分类结果进行车辆目标提取，实现单帧车辆快速检测。
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