公开(公告)号：CN115390030B

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202210810595.1

申请日：2022-07-11

Applicant: 中南大学

Inventor： 杨德贵 ,  王行

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明公开一种基于修正同步重排变换的空间目标微多普勒曲线分离方法，步骤包括：S01.获得空间目标雷达目标回波，进行同步重排变换，其中使用二阶频率估计算子对同步提取变换进行修正，得到修正重排变换结果；S02.根据修正重排变换结果提取多条脊线，即目标散射中心微多普勒曲线；S03.根据各脊线在每个时刻的距离确定交叉区间，并按照确定的交叉区间重新排列脊线，计算不同脊线片段之间的相关性系数的连接矩阵，确定各脊线片段的连接对以将交叉区间微多普勒曲线片段进行关联重组，实现微多普勒曲线分离。本发明具有实现方法简单、计算复杂度低、分离精度以及鲁棒性高等优点。

公开(公告)号：CN117471420A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311680551.2

申请日：2023-12-08

Applicant: 中南大学 ,  平湖空间感知实验室科技有限公司

Inventor： 杨德贵 ,  王行 ,  王若晖 ,  陈成增 ,  邵剑波 ,  朱宗宝

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种基于分布式宽带雷达组网的空间目标参数估计方法，包括获取分布式雷达的数据信息；构建分布式带宽雷达下空间目标微距模型并分解；推导锥顶参数估计精度和锥底参数估计精度的克拉美罗下界并选定空间目标参数估计的参数；对锥顶散射中心系数和锥底散射中心系数进行求解；进行散射中心的关联匹配；通过最优化方法进行基于分布式宽带雷达组网的空间目标参数估计。本发明还公开了一种实现所述基于分布式宽带雷达组网的空间目标参数估计方法的系统。本发明保证了参数估计过程的有效性和噪声鲁棒性，而且关联准确率更高，实时性更好，可靠性更高，精确性更好。

公开(公告)号：CN110988839B

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN201911356109.8

申请日：2019-12-25

Applicant: 中南大学

Inventor： 杨德贵 ,  梁步阁 ,  王行 ,  朱政亮 ,  胡亮

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/88 ,  G01N22/02 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的墙体健康状况的快速识别方法，其包括：步骤S100：构建一维卷积神经网络训练模块；通过获取测试数据，进行去天线耦合波、归一化操作后整理生成数据集，然后通过一维卷积神经网络进行训练，从而生成用于墙体空洞识别的一维卷积神经网络模型；步骤S200：利用一维卷积神经网络进行墙体健康状态的识别；通过无人机载雷达获取实时的墙体回波数据，通过无人机的姿态信息进行数据挑选，对去天线耦合波、归一化等操作之后，利用一维卷积神经网络进行识别，最终得出墙体健康状况。本发明具有能够有效提升墙体空洞探测准确性、安全性、效率和实时性等优点。

公开(公告)号：CN115390030A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202210810595.1

申请日：2022-07-11

Applicant: 中南大学

Inventor： 杨德贵 ,  王行

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明公开一种基于修正同步重排变换的空间目标微多普勒曲线分离方法，步骤包括：S01.获得空间目标雷达目标回波，进行同步重排变换，其中使用二阶频率估计算子对同步提取变换进行修正，得到修正重排变换结果；S02.根据修正重排变换结果提取多条脊线，即目标散射中心微多普勒曲线；S03.根据各脊线在每个时刻的距离确定交叉区间，并按照确定的交叉区间重新排列脊线，计算不同脊线片段之间的相关性系数的连接矩阵，确定各脊线片段的连接对以将交叉区间微多普勒曲线片段进行关联重组，实现微多普勒曲线分离。本发明具有实现方法简单、计算复杂度低、分离精度以及鲁棒性高等优点。

公开(公告)号：CN113985384B

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN202111615766.7

申请日：2021-12-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 杨德贵 ,  彭正红 ,  王行 ,  胡亮

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明公开一种基于模板匹配的空间目标平动补偿方法及装置，该方法步骤包括：S01.接收雷达回波并进行时频分析，得到时频数据；S02.将所述时频数据滤波后进行二值化处理，得到二值时频数据；S03.使用预先构建的匹配模板与所述二值时频数据进行初步模板匹配，得到所有类轮廓点；S04.计算以所述类轮廓点为中心的邻域与所述匹配模板之间的结构相似度，根据所述结构相似度剔除所有的伪轮廓点后筛选出所有的真轮廓点；S05.根据所述真轮廓点拟合出趋势曲线并进行平动参数估计，实现空间目标平动补偿。本发明具有实现方法简单、效率以及精度高且适用灵活性强等有点。

公开(公告)号：CN103143704B

公开(公告)日：2014-11-05

申请号：CN201310115204.5

申请日：2013-04-03

Applicant: 中南大学

Inventor： 李松林 ,  王行 ,  周忠诚 ,  李志友 ,  刘咏

IPC: B22F1/00 ,  C22C33/02

Abstract: 本发明提供了一种粉末冶金用含Mn铁基预混合料及其制备方法，属于粉末冶金技术领域。本发明对预混合工艺作了详细报道，本发明不仅解决了由常规粘结剂制取的铁基预混合料压制成型的压坯在高温脱脂过程中脱脂时间长的问题，而且还解决了传统机械混合粉末压制的压坯及烧结成品密度一致性、尺寸稳定性较差的难题。本发明所述的含Mn铁基预混合料，其组分以质量百分比计为：铁基粉末95-98%，含Mn合金粉0.5-2%，石墨粉0.5-2%，粘结剂0.05-0.4%，润滑剂0.5-1.0%；其中粘结剂为聚丙烯酸酯类聚合物。