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公开(公告)号：CN102647215B
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201210104323.6
申请日：2012-04-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B7/04 , H04B1/7075
Abstract: 本发明提供的是一种基于宽带多天线系统的伪码迭代捕获装置及捕获方法。主要包括最大合并比模块、迭代译码模块和信息解调模块；发射信号通过发射天线到达接收端，接收端的多根天线接收到的信号送入到最大比合并模块，将多路信号合并成一路信号；最大比合并模块将合并后的信号交给迭代译码模块，对合并后的信号进行迭代译码，得到判决矩阵，由判决矩阵得到伪码的最终向量状态和位置，恢复出本地伪码，将恢复出的本地伪码与接收到的信号进行自相关运算，得到的相关值与门限值进行比较；将捕获到的信号送到信息解调模块，得到发射端的信号。本发明可以明显改善低信噪比环境下的捕获性能，提高信号的捕获概率。
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公开(公告)号：CN103217671A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310122148.8
申请日：2013-04-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供的是一种色噪声环境下的多输入多输出雷达收发角度快速估计方法。1）将A/D采样模块采集的各接收阵元的回波信号进行匹配滤波，得到虚拟阵列的接收数据；2）将虚拟阵列的接收数据进行重排；3）对接收数据和重排后的矩阵分别进行子阵划分，满足发射端和接收端的旋转不变特性；4）构造出两个四阶累积量矩阵对；5）分别通过特征值分解获得包含发射和接收旋转不变特性的信号子空间；6）利用ESPRIT算法估计出目标的收发角度；7）利用最大似然估计方法实现收发角度的正确配对。本发明可有效抑制高斯色噪声的影响，对发射/接收阵元数无特殊要求，其估计精度高、计算复杂度低，可用于跟踪和制导中对海面或低空目标的定位。
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公开(公告)号：CN102981152A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210449045.8
申请日：2012-11-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供的是一种双基地多输入多输出雷达的多目标收发角度估计方法。在接收端通过A/D采样模块采集每个接收天线的回波信号，将的采集信号通过一个匹配滤波器组，分离出相应的各个发射通道的信号，得到一个阵元数为MN的虚拟阵列的接收数据；对接收数据进行扩展，并利用Unitary变换将接收数据变换到实数域；计算协方差矩阵并利用特征值分解获得实值信号子空间和实值噪声子空间；最后利用Unitary ESPRIT求得目标的DOD和UnitaryRoot-MUSIC求得目标的DOA。本发明的收发角度自动配对，不需要额外的配对运算，利用目标的收发角度可实现目标的交叉定位，且具有估计精度高、计算复杂性低的优点。
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公开(公告)号：CN102213761B
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201110085093.9
申请日：2011-04-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种双基地共址多输入多输出雷达多目标定位方法。M个发射阵元发射相互正交的相位编码信号，N个接收阵元接收所述相位编码信号；每个接收阵元的接收机的匹配滤波器对接收到的相位编码信号进行匹配滤波对匹配滤波后的信号数据协方差矩阵进行重构；对重构的协方差矩阵进行酉变换，得到实数域的协方差矩阵；对实数域的协方差矩阵进行奇异值分解，利用实值联合旋转不变因子对多个目标的发射角和接收角进行估计；根据两个角度的交叉点实现对多目标进行定位，得到空间目标的位置。本发明通过联合旋转不变因子重构接收数据，提高了目标估计性能；同时通过酉变换到实数域，在实数域名进行特征分解，有利于实时处理和硬件上的实现。
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公开(公告)号：CN102135617A
公开(公告)日：2011-07-27
申请号：CN201110001351.0
申请日：2011-01-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种双基地多输入多输出雷达多目标定位方法。(1)M个发射阵元发射相互正交的相位编码信号，N个接收阵元接收相位编码信号，发射阵元距和接收阵元阵均为半个波长；(2)每个接收阵元的接收机的匹配滤波器对接收到的相位编码信号进行匹配滤波；(3)对匹配后的信号数据协方差矩阵空间进行多级维纳滤波前向递推得到信号子空间；(4)用ESPRIT算法进行高分辨波达方向估计，且配对算法是二维参数自动配对；(5)根据这两个角度的交叉点实现对多目标进行定位，得到空间目标的位置。本发明具有计算复杂度低、计算速度快、估计精度高的优点，可用于跟踪和制导中对海面或者低空目标的定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104865556B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201510253261.9
申请日：2015-05-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明涉及MIMO雷达系统技术领域，特别涉及MIMO雷达系统DOA估计的应用，具体说是一种基于实域加权最小化l1范数方法的MIMO雷达系统DOA估计方法。本发明包括：利用降维矩阵对接收数据进行降维处理；进行奇异值分解并获得稀疏表示框架下的相应模型；利用实域导向矢量和它相应噪声子空间的正交性，设计一个对角线元素与实域MUSIC谱相对应的权值矩阵以解决MMV问题；实现对MIMO雷达系统中目标DOA的估计。本发明通过降维转换SNR增益得到加强，同时所设计的加权l1范数更好地接近了l0范数并且强化了稀疏解，比l1‑SVD和RV l1‑SVD算法有更高的分辨率。
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公开(公告)号：CN105093185B
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201510519920.9
申请日：2015-08-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏表示的单基地多输入多输出雷达目标波达方向估计方法，首先建立单基地MIMO雷达系统的接收信号模型，构造降维转换矩阵进行降维处理；然后利用酉变换矩阵将降维后的接收数据矩阵变为实域的，设计实值扩展数据矩阵并获得其协方差矩阵；根据Khatri‑Rao积，将实值协方差矩阵向量化以解决多测量矢量(MMV)问题，并得到稀疏表示框架下的相应模型；最后设计权值矩阵获得估计参数并构造实值l1范数最小化框架，得到恢复矩阵，寻找恢复矩阵中的非零行，实现对MIMO雷达系统中目标DOA的估计。本发明计算复杂度明显降低，具有更高的角度分辨率和更好的角度估计性能，并且具有最低的SNR临界值。
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公开(公告)号：CN104251989B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201410525602.9
申请日：2014-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及雷达技术领域，特别涉及单基地MIMO雷达系统的应用，具体涉及一种基于压缩空间谱的单基地MIMO雷达目标波达方向估计方法。本发明包括：发射阵列发射相互正交的相位编码信号，接收端利用接收阵列匹配滤波器进行匹配滤波处理；利用降维矩阵，对J个快拍下匹配滤波处理后得到的接收数据进行降维处理；计算降维处理后接收数据Y的协方差矩阵R，计算出噪声子空间与其共轭子空间的交集子空间；构造压缩空间谱函数，对压缩空间谱函数进行搜索；排除虚假波达方向，获得目标的真实波达方向。本发明在MIMO雷达在进行空域波达方向搜索时，避免了传统MUSIC算法二维波达方向联合搜索，只需要一维空间谱搜索，降低运算复杂度。
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公开(公告)号：CN103901417B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410131420.3
申请日：2014-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明的目的在于提供L型阵列MIMO雷达低复杂度空间目标二维角度估计方法，包括如下步骤：L型阵列由两个相互垂直的均匀线阵组成，阵元间距均为半个波长，两线阵各有M个和N个阵元，所有阵元都为收发共置阵元，发射正交窄带信号，接收信号通过匹配滤波处理，得到大孔径虚拟阵列的回波信号；设计降维矩阵，对回波信号进行降维处理；对降维信号的协方差矩阵进行特征分解，得到二维空间谱函数；解耦二维空间谱函数中的二维角度，对其中一维角度进行空间谱估计；将得到的空间谱估计值回代空间谱函数，对另一维角度进行多项式求根估计；根据三角函数关系，求得目标的方位角和俯仰角。本发明大大降低了算法的运算复杂度，有利于雷达系统的实时处理。
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公开(公告)号：CN105093185A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510519920.9
申请日：2015-08-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/02
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏表示的单基地多输入多输出雷达目标波达方向估计方法，首先建立单基地MIMO雷达系统的接收信号模型，构造降维转换矩阵进行降维处理；然后利用酉变换矩阵将降维后的接收数据矩阵变为实域的，设计实值扩展数据矩阵并获得其协方差矩阵；根据Khatri-Rao积，将实值协方差矩阵向量化以解决多测量矢量(MMV)问题，并得到稀疏表示框架下的相应模型；最后设计权值矩阵获得估计参数并构造实值l1范数最小化框架，得到恢复矩阵，寻找恢复矩阵中的非零行，实现对MIMO雷达系统中目标DOA的估计。本发明计算复杂度明显降低，具有更高的角度分辨率和更好的角度估计性能，并且具有最低的SNR临界值。
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