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公开(公告)号：CN115128608B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211053214.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种车载多普勒分集MIMO合成孔径雷达时域成像方法，该方法包括：采集以预设的速度沿直线轨迹运动的MIMO合成孔径雷达向目标发射的线性调频信号的回波数据，针对回波数据进行多普勒滤波得到每一通道对应的回波数据，并对根据每一通道对应的回波数据得到该通道对应的变换后的回波矩阵，以及将回波矩阵投影到二维成像坐标系内以得到该通道的二维成像结果，将合成孔径雷达的合成孔径依序划分为多个子孔径，将每一子孔径对应的所有通道的二维成像结果进行合成得到该子孔径对应的成像结果，将所有子孔径对应的成像结果进行图像融合得到合成孔径对应的总的成像结果，从而实现宽视角高分辨成像。
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公开(公告)号：CN115128608A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202211053214.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种车载多普勒分集MIMO合成孔径雷达时域成像方法，该方法包括：采集以预设的速度沿直线轨迹运动的MIMO合成孔径雷达向目标发射的线性调频信号的回波数据，针对回波数据进行多普勒滤波得到每一通道对应的回波数据，并对根据每一通道对应的回波数据得到该通道对应的变换后的回波矩阵，以及将回波矩阵投影到二维成像坐标系内以得到该通道的二维成像结果，将合成孔径雷达的合成孔径依序划分为多个子孔径，将每一子孔径对应的所有通道的二维成像结果进行合成得到该子孔径对应的成像结果，将所有子孔径对应的成像结果进行图像融合得到合成孔径对应的总的成像结果，从而实现宽视角高分辨成像。
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公开(公告)号：CN113567985B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111125293.2
申请日：2021-09-26
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供一种逆合成孔径雷达成像方法、装置、电子设备及存储介质，属于雷达信号处理技术领域，所述方法包括：接收雷达发射的线性调频信号所对应的回波信号，并对所述回波信号进行预处理，以得到回波数据；根据所述回波数据，构建结构化低秩矩阵；将所述结构化低秩矩阵进行分解，以得到第一初值与第二初值；基于所述第一初值和所述第二初值对所述结构化低秩矩阵进行填充，以得到填充后的结构化低秩矩阵；基于所述填充后的结构化低秩矩阵得到逆合成孔径雷达图像。本发明利用结构化操作增强了回波的低秩特性，可适用于低采样率下的稀疏逆合成孔径雷达成像。
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公开(公告)号：CN113567985A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202111125293.2
申请日：2021-09-26
Applicant: 南京隼眼电子科技有限公司 , 东南大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供一种逆合成孔径雷达成像方法、装置、电子设备及存储介质，属于雷达信号处理技术领域，所述方法包括：接收雷达发射的线性调频信号所对应的回波信号，并对所述回波信号进行预处理，以得到回波数据；根据所述回波数据，构建结构化低秩矩阵；将所述结构化低秩矩阵进行分解，以得到第一初值与第二初值；基于所述第一初值和所述第二初值对所述结构化低秩矩阵进行填充，以得到填充后的结构化低秩矩阵；基于所述填充后的结构化低秩矩阵得到逆合成孔径雷达图像。本发明利用结构化操作增强了回波的低秩特性，可适用于低采样率下的稀疏逆合成孔径雷达成像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119471683A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411608420.8
申请日：2024-11-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种结构化低秩嵌入的无网格超分辨ISAR成像算法，包括以下步骤：构建回波外推模型；根据所述回波外推模型，使用低分辨率图像的回波构建结构化回波矩阵；基于所述结构化回波矩阵获取陷零滤波器；构造回波外推问题，基于所述陷零滤波器进行回波外推；迭代进行陷零滤波器获取和回波外推直至收敛，获得回波外推结果；对所述回波外推结果进行成像，得到超分辨成像结果。本发明基于结构化低秩特性，通过迭代更新陷零滤波器和回波以实现回波外推，从而实现超分辨成像。实验结果表明，本发明在提高成像分辨率的同时，能更好地保留结构化目标的目标信息，同时具有更好的视觉效果和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119780861A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411663541.2
申请日：2024-11-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于低秩和稀疏联合约束的张量补全方法并应用于雷达高分辨二维稀疏重构成像中，以增强稀疏成像性能。本发明通过以下步骤来实现雷达高分辨二维成像：首先通过滑窗的方法构造了雷达数据的张量模型以捕捉高维数据的内在结构并挖掘数据的低秩特性。其次，用一种基于克罗内克基表示的张量低秩和稀疏联合约束模型来表征所构造的雷达张量数据的增强低秩和稀疏特性。然后用交替方向乘子法以迭代的方式高效求解该约束模型的最优解并通过闭式解的方法更新相关参数。本发明通过分别对电磁仿真和实测雷达数据的对比实验验证了本发明中所提出的基于低秩和稀疏联合约束的张量补全方法在雷达高分辨二维成像中的优越性。
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公开(公告)号：CN113900099B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202111031951.1
申请日：2021-09-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种稀疏孔径ISAR机动目标成像与定标方法，包括如下步骤：建立机动目标ISAR稀疏孔径信号模型，通过构造包含MTRC的变尺度非均匀傅里叶二维字典以表征目标机动性；通过最大后验估计构造参数化稀疏成像模型，表示为联合目标参数估计和稀疏成像的代价函数；通过最小熵法寻找目标转动参数，通过坐标下降法进行参数迭代实现对机动目标旋转参数的粗估计；通过联合稀疏ISAR成像和目标转动参数估计，分解为稀疏成像和字典学习，依次迭代求解，实现具有MTRC校正和精确参数估计的高质量成像。本发明实现了利用稀疏孔径回波数据来解决ISAR机动目标高分辨率成像难题，大大增加了雷达成像的实现范围和应用场景。
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公开(公告)号：CN113900099A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111031951.1
申请日：2021-09-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种稀疏孔径ISAR机动目标成像与定标方法，包括如下步骤：建立机动目标ISAR稀疏孔径信号模型，通过构造包含MTRC的变尺度非均匀傅里叶二维字典以表征目标机动性；通过最大后验估计构造参数化稀疏成像模型，表示为联合目标参数估计和稀疏成像的代价函数；通过最小熵法寻找目标转动参数，通过坐标下降法进行参数迭代实现对机动目标旋转参数的粗估计；通过联合稀疏ISAR成像和目标转动参数估计，分解为稀疏成像和字典学习，依次迭代求解，实现具有MTRC校正和精确参数估计的高质量成像。本发明实现了利用稀疏孔径回波数据来解决ISAR机动目标高分辨率成像难题，大大增加了雷达成像的实现范围和应用场景。
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公开(公告)号：CN119375883A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411402013.1
申请日：2024-10-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩张量链式分解的多通道毫米波SAR增强成像方法，包括以下步骤，对多通道回波进行二维SAR成像,对图像进行相位差补偿处理；将所有通道的图像堆叠为三维张量，构建张量图像堆栈；利用张量链式分解提取SAR图像张量中固有的低秩特性；利用TT核范数最小化建立带有TTNN约束的多通道联合增强成像问题模型；模型中引入Ket增广方法，强化图像邻域局部特征；基于ADMM框架迭代求解，获取增强成像结果。本发明通过低秩张量链式分解的方法对多通道毫米波SAR图像进行联合处理，实现了图像增强，获得了清晰完整的成像结果，取得了良好的副瓣抑制效果，在峰值旁瓣比，结构相似性，等效视数方面均取得了优于其他算法的效果。
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