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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107526080B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201610458869.X
申请日：2016-06-22
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于Lp正则化的小型化无人机载下视三维成像方法。包括：第一步：预处理之后的下视三维SAR回波信号进行重新排列，构建超完备字典，将成像过程转化为Lp正则化模型；第二步：对此Lp正则化模型降采样，并使用贝叶斯学习方法求解此正则化模型，得到重构的三维成像结果。该方法在保证成像质量的前提下大幅减少成像所需发射阵元数与阵列长度，或者在相同阵列条件下提高成像质量，使其可以应用与小型化无人机平台。
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公开(公告)号：CN113219416B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202110475131.5
申请日：2021-04-29
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于雷达缺失采样的微动信号分离方法，本发明首先建立缺损采样的窄带雷达微动信号回波模型，其次将信号模型转换成稀疏正则化模型并通过软阈值迭代算法(ISTA)求解得到重构的时频分布，然后提取重构时频谱的极大值点，并将极大值点关联问题定义为指派问题，通过卡尔曼滤波和匈牙利算法求解该问题得到瞬时频率轨迹，最后，采用本征线性调频分量分解(ICCD)算法分离弹道目标上每个散射点的微动回波信号。相对于传统的时频滤波组分解方法，能够较好地分解在时频域交叉重叠的信号分量，且更适用于雷达采样缺损条件下的微动信号分解。
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公开(公告)号：CN118915065A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411001964.8
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本公开关于一种基于FGSR低秩表征的旋翼目标ISAR成像方法，该方法包括：构建带有微动部件目标的回波信号模型，将经过平动补偿后的一维距离像HRRP进行序列表示；利用目标ISAR成像结果与部分傅里叶矩阵的乘法形式对HRRP序列进行表示，得到含旋转部件的目标信号模型；利用所述目标信号模型将含旋转部件的ISAR成像问题建模为低秩稀疏优化问题；利用Schatten‑1/2范数将所述低秩稀疏优化问题的秩函数进行松弛得到松弛后的秩函数；利用FGSR低秩表征将基于Schatten‑1/2范数的松弛秩函数转换为求解带约束的优化问题；对所述带约束的优化问题进行求解。本申请的成像方法可有效抑制目标ISAR成像结果中的微多普勒效应，实现含旋转部件目标的ISAR增强成像，相比传统基于核范数的L‑ADMM方法提高了算法效率。
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公开(公告)号：CN113219416A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110475131.5
申请日：2021-04-29
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于雷达缺失采样的微动信号分离方法，本发明首先建立缺损采样的窄带雷达微动信号回波模型，其次将信号模型转换成稀疏正则化模型并通过软阈值迭代算法(ISTA)求解得到重构的时频分布，然后提取重构时频谱的极大值点，并将极大值点关联问题定义为指派问题，通过卡尔曼滤波和匈牙利算法求解该问题得到瞬时频率轨迹，最后，采用本征线性调频分量分解(ICCD)算法分离弹道目标上每个散射点的微动回波信号。相对于传统的时频滤波组分解方法，能够较好地分解在时频域交叉重叠的信号分量，且更适用于雷达采样缺损条件下的微动信号分解。
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公开(公告)号：CN107526080A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201610458869.X
申请日：2016-06-22
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于Lp正则化的小型化无人机载下视三维成像方法。包括：第一步：预处理之后的下视三维SAR回波信号进行重新排列，构建超完备字典，将成像过程转化为Lp正则化模型；第二步：对此Lp正则化模型降采样，并使用贝叶斯学习方法求解此正则化模型，得到重构的三维成像结果。该方法在保证成像质量的前提下大幅减少成像所需发射阵元数与阵列长度，或者在相同阵列条件下提高成像质量，使其可以应用与小型化无人机平台。
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