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公开(公告)号：CN110988861A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911056144.8
申请日：2019-10-31
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于模式识别技术领域，具体为一种基于毫米波雷达的人体姿态识别系统。本发明系统包括毫米波雷达子系统、数据处理与跟踪定位子系统、人工智能分类子系统；毫米波雷达子系统向检测范围内发射线性调频连续波信号，并采集人体反射的雷达回波数据，经混频、滤波和模数转换采样后输出中频原始数据；数据处理与跟踪定位子系统从原始数据中提取能够表征人体姿态的多种特征，包括距离、速度、加速度、方位特征等，实时跟踪定位人体所在位置；人工智能分类子系统对特征信息进行过滤、分类和判决，综合分类和判决结果确定人体姿态。本发明着眼于现实生活中的人体姿态识别和状态监测，可以适用于家庭、办公室、工厂车间、医院病房、养老院等场景。
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公开(公告)号：CN110765974A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911054117.7
申请日：2019-10-31
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于人机交互技术领域，具体为基于毫米波雷达和卷积神经网络的微动手势识别方法。本发明的主要步骤包括：根据应用场景设计雷达参数和微动手势；利用毫米波雷达周期性地发射具有确定雷达参数的线性调频信号同时接收人体手部反射的回波信号，与发射信号进行差频后进行ADC采样得到数字中频信号；对数字中频信号进行处理，计算微动手势的特征参数；选取某一特征，建立多种手势的数据集；针对毫米波雷达特征图像设计卷积神经网络，输入手势数据集训练得到分类模型；调用分类模型实现多种手势的分类识别。本发明实用性强，可用于智能家居、隔空输入、手语翻译、机械控制、VR、AR等领域，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN110687816A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201911052118.8
申请日：2019-10-31
Applicant: 复旦大学
IPC: G05B15/02 , G05B19/418
Abstract: 本发明属于智能识别与控制技术领域，具体为一种基于毫米波雷达的智能家居控制系统和方法。本发明系统包括毫米波雷达系统、信号处理系统、人工智能分类系统、中央控制系统；毫米波雷达系统向雷达照射场景发射线性调频连续波信号，并接收场景反射的回波信号，经处理得到中频原始数据；信号处理系统对原始数据进行处理得到特征数据，并将特征数据传输至人工智能分类系统；人工智能分类系统对毫米波雷达特征数据进行离线训练和在线分类，并传输至中央控制系统；中央控制系统对系统实时控制、监测与通信。本发明利用毫米波雷达实现智能家居领域的非接触式远程控制，提高日常生活的便捷性、舒适性和智能性，适用于普通家庭、办公室、会议室等场所。
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公开(公告)号：CN109861003A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910032635.2
申请日：2019-01-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体为一种超材料宽带高隔离MIMO天线。本发明天线包括两个PIFA天线单元、两个超材料表面、接地金属板；超材料表面由两侧的周期性单元槽和介质组成，置于两个PIFA天线单元之间，用于减小天线之间的耦合度；精确选取超材料表面周期性单元的尺寸，使得两个超材料表面在两个天线单元的工作频段实现高的隔离度。本发明克服了原来去耦技术中存在的缺点，同时该天线结构简单，加工方便。
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公开(公告)号：CN109766811A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811650988.0
申请日：2018-12-31
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于雷达图像处理技术领域，具体为一种星载SAR图像中海面船只的端到端检测与识别方法。步骤包括：基于Otsu辅助水图文件的精细海陆分割；自适应多尺度CFAR船只目标自动检测，包括全局、大尺度、小尺度三种尺度CFAR，其中用到基于伽马分布的合成孔径雷达图像海面杂波统计分布模型；自动构建SAR船只标记数据库，数据库包括SAR图像的船只与MMSI码的匹配和目标切片数据集；基于卷积神经网络的船只目标鉴别与分类。本发明精准提取狭窄弯曲河流、海岸线、轮廓等；能很好地解决船只检测虚警率高的问题；通过建立高分辨率船只SAR数据集，为复杂海面船只检测与识别工作提供有力支撑，具有推广应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119575380A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411771277.4
申请日：2024-12-04
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了超高速分布式毫米波阵列雷达成像系统，本发明涉及雷达技术领域，包括雷达阵列、采集控制模块以及上位机。雷达阵列由若干小口径雷达子阵组成，且子阵彼此相互独立；采集控制模块用于统一控制各个雷达子阵的发射和接收；上位机通过软件设置采集控制模块中的工作逻辑，并将采集控制模块回传的雷达数据进行保存，而后通过雷达成像算法与软件将原始雷达数据转换成可视化的雷达图像，最终向用户显示。该超高速分布式毫米波阵列雷达成像系统，系统具备极高的运行效率，整个阵列所有通道完成一次采集仅需不到1ms，优于当前市面同类型、同尺寸的毫米波阵列系统。
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公开(公告)号：CN116611329B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310570884.3
申请日：2023-05-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F30/27 , G01S19/07 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于深度算子网络的电离层电子总含量的四维估计方法。其包括：确定反演STEC区域以及可利用的接收机站点分布；提取选择的接收机‑卫星对应的历史STEC观测数据；构建历史STEC仿真数据集；将历史观测数据和仿真数据集划分成训练集、验证集；构建DeepONet‑TEC模型，训练获得最优估计模型；确定待估STEC对应的射线信息；利用最优估计模型获得对应的估计值STEC。本发明通过构建一个统一的电离层四维估计框架，融合实测数据、仿真数据、含有物理信息的基函数，根据选择模式提供STEC估计值。该四维估计框架能够对给定区域任意射线上STEC估计，具有推广应用前景。
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公开(公告)号：CN117437347A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202210820257.6
申请日：2022-07-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种基于可微分SAR图像渲染器的目标重建方法，用于根据SAR图像通过可微分渲染器重建得到三维目标，包括以下步骤：步骤S1，定义三维渲染场景；步骤S2，对目标进行重建，步骤S2中，对于非地面目标采用轮廓图进行重建，对于地面目标采用照射图和阴影进行重建，其中，步骤S2中的重建过程包括：步骤S2‑1，根据目标类型，从SAR图像提取得到轮廓图或照射图和阴影作为真值并送入可微分渲染器作为渲染目标；步骤S2‑2，可微分渲染器的初始化输入为一个球型网格，沿着可微分渲染器正向渲染管线的反方向，将可微分渲染器的渲染图像和真值之间的误差传递给输入的场景参数，通过梯度下降算法多次修改场景参数的数值，重建得到符合目标二维图像的三维场景。
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公开(公告)号：CN117289269A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311092255.0
申请日：2023-08-29
Applicant: 复旦大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种双星双天线SAR系统及其基线设计方法，本发明公开的一种双星双天线SAR系统，包含：主星和辅星，主星和辅星均搭载SAR有效载荷；辅星伴飞主星，主星与主星均设有一个发射天线和两个接收天线；主星或辅星的发射天线发射信号，主星或辅星自身的接收天线接收信号，实现单站SAR干涉测量；辅星的接收天线接收主星的发射天线发射的信号，或主星的接收天线接收辅星的发射天线发射的信号，实现双站SAR干涉测量。本发明通过同时获取长短基线干涉图的双星双天线系统，能够实现高程模糊度和测高精度平衡。
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公开(公告)号：CN116955885A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210384346.0
申请日：2022-04-13
Applicant: 复旦大学 , 千寻位置网络有限公司
Abstract: 本申请公开了一种电离层模型构建方法、装置、设备及计算机存储介质。其中，方法包括：获取第一观测量，以获得第一电离层延迟量；基于电离层划分得到N个子电离层，预设对应各个所述子电离层的函数类别；获取电离层物理模型中的先验电子分布数据，基于所述先验电子分布数据得到对应各个所述子电离层的先验电离层延迟量，以获得表征各个所述子电离层的先验电离层延迟量之间比例关系的比例因子；基于所述第一电离层延迟量和所述比例因子，得到各个所述子电离层的虚拟电离层延迟量；基于所述函数类别、所述虚拟电离层延迟量和所述第一电离层延迟量，构建电离层观测方程获得电离层模型。本申请实施例有助于提高基于电离层模型的定位精度。
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