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公开(公告)号：CN110907923B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201911037437.1
申请日：2019-10-29
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明公开一种基于平行因子算法的双基地EMVS‑MIMO雷达角度估计算法及装置，所述算法包括：根据匹配滤波后的阵列信号模型构建三阶平行因子张量模型；对所述三阶平行因子张量模型进行平行因子分解，得到因子矩阵的估计值；根据因子矩阵的估计值，采用ESPRIT技术获得对方位角的估计，利用矢量叉乘的性质获得俯仰角的估计；利用最小二乘技术获得二维极化角的估计。本发明所提算法可以获得低计算复杂度、高精度、自动配对的二维参数估计。
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公开(公告)号：CN108562866B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201810301964.8
申请日：2018-04-04
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵填充的双基地MIMO雷达角度估算方法，其通过去除信号协方差矩阵中的某些块矩阵，直接消除噪声对MIMO雷达目标定位的影响，再使用矩阵填充技术恢复原始数据矩阵，最后使用ESPRIT技术进行DOD与DOA的联合估计。使用本发明所述基于矩阵填充的双基地MIMO雷达角度估算方法，将能有效的抑制空域色噪声的影响，并能快速获得自动配对的角度估计，同时由于本发明的估算方法没有虚拟孔径损失的影响，因此参数估计的性能优于现有基于矩阵技术的估计算法，为进一步对探测目标的相关处理提供更合理的参考，且适用于任何协方差矩阵的空域色噪声背景，算法鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN110907923A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911037437.1
申请日：2019-10-29
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明公开一种基于平行因子算法的双基地EMVS-MIMO雷达角度估计算法及装置，所述算法包括：根据匹配滤波后的阵列信号模型构建三阶平行因子张量模型；对所述三阶平行因子张量模型进行平行因子分解，得到因子矩阵的估计值；根据因子矩阵的估计值，采用ESPRIT技术获得对方位角的估计，利用矢量叉乘的性质获得俯仰角的估计；利用最小二乘技术获得二维极化角的估计。本发明所提算法可以获得低计算复杂度、高精度、自动配对的二维参数估计。
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公开(公告)号：CN106610483B
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201611039392.8
申请日：2016-11-11
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张量子空间和谱峰搜索的MIMO雷达角度估计算法，其通过构建接收数据的三阶张量模型，进而构建张量数据的高阶协方差张量模型，充分挖掘阵列信号的内部相关结构；然后对张量数据进行HOSVD，并构建新的信号子空间，从而获取高精度的噪声子空间；最后利用导引矢量和噪声子空间的正交特性进行谱峰搜索获取配对的DOD与DOA，无需进一步进行配对计算。本发明所述MIMO雷达角度估计算法，其利用接收信号的内部相关结构，且无需首先估计GPE，角度估计精度更高、可靠性更强，从而获得更为精确的目标DOD与DOA，为进一步对探测目标的相关处理提供更合理的参考。
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公开(公告)号：CN107064926A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710033413.3
申请日：2017-01-18
Applicant: 长江大学
IPC: G01S13/88
Abstract: 本发明公开了一种空域色噪声背景下的双基地MIMO雷达角度估算方法，其通过构建接收阵列数据在匹配滤波后的协方差矩阵；并通过协方差矩阵构建传播算子，得到传播算子估计的最优解；根据传播算子估计的最优解获得阵列信号子空间的估计；最后通过子空间的旋转不变特性通过最小二乘的方法获取配对的角度。本发明所提算法无需高复杂度的SVD运算或者HOSVD运算，计算复杂度低；且能够获得自动配对的DOD与DOA，无需进一步进行配对计算，适用于任何协方差矩阵位置的空域色噪声背景，算法鲁棒性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107064926B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710033413.3
申请日：2017-01-18
Applicant: 长江大学
IPC: G01S13/88
Abstract: 本发明公开了一种空域色噪声背景下的双基地MIMO雷达角度估算方法，其通过构建接收阵列数据在匹配滤波后的协方差矩阵；并通过协方差矩阵构建传播算子，得到传播算子估计的最优解；根据传播算子估计的最优解获得阵列信号子空间的估计；最后通过子空间的旋转不变特性通过最小二乘的方法获取配对的角度。本发明所提算法无需高复杂度的SVD运算或者HOSVD运算，计算复杂度低；且能够获得自动配对的DOD与DOA，无需进一步进行配对计算，适用于任何协方差矩阵位置的空域色噪声背景，算法鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN110809273A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910931965.5
申请日：2019-09-29
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明公开一种基于方向角分解优化和冗余节点去除的传感器网络覆盖增强方法，属于传感器监测领域。本发明首先建立一种三维锥体有向感知模型；然后将传感器节点的感知范围分解为俯仰角和偏向角，提出一种基于差分进化算法的偏向角优化方法；最后针对传感器网络中存在大量冗余节点的问题，提出一种冗余节点去除方法。该方法能够有效改善传感器网络的覆盖率和节点数量。
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公开(公告)号：CN111487599B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010361795.4
申请日：2020-04-30
Applicant: 长江大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开一种增益‑相位误差背景下双基地MIMO雷达角度估计方法及装置，所述方法包括：将双基地MIMO雷达匹配滤波后的数据矩阵重建成三阶张量的形式，通过三线性交替最小二乘法得到发射方向矩阵和接收方向矩阵的估计；从所述发射方向矩阵或者接收方向矩阵中挑选出一个参考矢量，利用谱峰搜索算法获得一个参考DOD或者DOA的估计值；将剩余的方向矩阵的两列向量进行点除运算，对运算的结果通过最小二乘法获得关于角度差的估计，结合所述参考DOD或者DOA的估计值获取剩余的DOD与DOA的估计值；根据DOD和DOA的估计值计算发射阵列和接收阵列的GPE估计值。本发明可提高角度估计的精度，减少阵列增益误差和阵列相位误差。
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公开(公告)号：CN110927711A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911018811.3
申请日：2019-10-24
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明提出一种双基地EMVS-MIMO雷达的高精度定位算法及装置，所述算法包括：构建接收阵列匹配滤波后的样本矩阵，并计算接收信号的协方差矩阵估计值；利用Tucker张量模型，构建高阶的接收信号协方差张量模型；对高阶协方差张量模型进行高阶奇异值分解，获取新的信号子空间和噪声子空间；利用旋转不变技术和矢量叉积技术获取目标的方位角和俯仰角的估计以及二维极化角的估计；利用子空间正交原理实现DODs和DOAs的配对。本发明考虑了接收阵列信号的张量结构，基于张量子空间算法，可获得高精度的目标多参数估计。
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公开(公告)号：CN118447497A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410193566.4
申请日：2024-02-21
Applicant: 长江大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/771
Abstract: 本申请提供的血细胞图像语义分割模型、方法及系统，模型包括前卷积块、融合块模组和反卷积块，前卷积块用于处理输入血细胞图像，获取处理后的图像数据；融合块模组集合自注意力机制和多尺度特征提取模块，所述自注意力机制和所述多尺度特征提取模块用于对图像数据进行并行处理，获取图像数据的特征图恢复数据；反卷积块用于处理恢复数据，获取血细胞图像的语义分割结果。本申请提供的血细胞图像语义分割模型，通过引入多尺度特征提取模块，使其与自注意力机制构成并行关系，在通道间与各通道内捕获更多得特征信息，增强对血细胞特征的提取能力，从而达到提高血细胞分割算法准确度的目的。
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