公开(公告)号：CN110827332B

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN201910951705.4

申请日：2019-10-09

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 汲清波 ,  曲志昱 ,  赵雪 ,  代冲 ,  张涵

IPC: G06T7/33 ,  G06T5/00 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的SAR图像的配准方法领域，所述方法包括如下步骤：获取SAR参考图像及待配准SAR实时图，其中实时图与参考图像为同一区域的两幅图像；对参考图像利用BNLMF滤波器算法降噪处理，并提取SIFT特征点，构造训练用数据集，训练AlexNet卷积网络，并得到网络模型；对待配准实时图利用BNLMF滤波器算法降噪，提取SIFT特征点，构造实时图的样本集；将实时图的样本集输入到训练好的AlexNet卷积网络模型中，预测匹配关系，获得初始匹配特征点对。本发明方法能够提升数据拟合的鲁棒性，抑制积累误差对数据造成进一步的干扰，从而实现对变换矩阵的稳健估计，有效提升配准精度。

公开(公告)号：CN115085827A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210646608.6

申请日：2022-06-09

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张光普 ,  刘恺忻 ,  付进 ,  郝宇 ,  邱龙皓 ,  王燕 ,  邹男 ,  王晋晋 ,  王逸林 ,  李娜 ,  张涵

IPC: H04B17/12 ,  H04B17/21 ,  G01S3/80 ,  G01S3/82

Abstract: 本发明属于水下目标方向估计领域，公开了一种基于秩一分解定理的水声目标阵列幅度相位误差校准方法，步骤1：对采集的水声目标的阵元信号进行特征值分解；步骤2：利用步骤1采集的阵元信号，求解每个阵元的幅度偏差和相位偏差；步骤3：利用步骤2求解出的幅度偏差和相位偏差，获得与未校准阵列相匹配的校准导向矢量；步骤4：利用步骤3的校准导向矢量进行DOA估计。该方法用以估计阵列的幅度相位误差，校正该误差从而提高方位估计性能。