一种基于探地雷达的沥青厚度智能检测方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN119915215A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202510404748.6

    申请日:2025-04-02

    Abstract: 本发明提供了一种基于探地雷达的沥青厚度智能检测方法、装置及系统,涉及沥青厚度检测技术领域,包括使多通道探地雷达检测模块进行周期性升降运动获取校准数据,建立噪声信号模型;单点测量并采用共中心法测量待测沥青路面的相对介电常数;调整多通道探地雷达检测模块的探地雷达天线高度,连续测量沥青路段雷达数据;基于校准数据和噪声信号模型对沥青路段雷达数据进行校准、去噪和平滑处理,通过动态规划算法跟踪生成最优分界线位置,计算得到路面沥青厚度分布情况。本申请通过多通道探地雷达与升降装置协同工作,共中心点法测量相对介电常数,计算探地雷达天线最佳高度,动态规划算法跟踪生成最优分界线进行自动化处理。

    一种无人机载雷达近区抗干扰波形设计方法及系统

    公开(公告)号:CN118534422A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410607001.6

    申请日:2024-05-16

    Abstract: 本发明公开了一种无人机载雷达近区抗干扰波形设计方法及系统,涉及雷达波形设计技术领域。本发明的技术要点包括:对于无人机载雷达系统,构造基于正交频分复用技术的预编码波形集合;构造波形优化约束条件;构造波形优化目标函数和参考雷达波形;利用MM算法对波形优化目标函数进行转化,并将波形优化约束条件中非凸约束条件转化为凸约束条件;利用标准数值工具迭代求解转化后的波形优化目标函数,获得最优波形序列。本发明避免了常见的低峰均比约束未能充分控制发射天线功率均匀性的问题,防止高功率动态范围波动和低发射功率效率的情况,本发明在符号误码率和平均可实现的速率方面有显著改善,且提升了抗截获性能,具备更低的相关旁瓣水平。

    一种复杂作业场景探测头盔装置及应用方法

    公开(公告)号:CN116898172A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310874394.2

    申请日:2023-07-17

    Abstract: 本发明提供一种复杂作业场景探测头盔装置及应用方法,属于复杂场景环境探测技术领域。为解决现有头盔在复杂作业场景下难以进行全天时、全天候和全场景的立体观测,且难以进行立体感知、传输、分析和预警的问题。头盔主体上设有左右对称的毫米波雷达、红外成像传感器、光学摄像头、光源、可折叠显示屏、定位模块、语音通话模块和控制处理器,手持终端外置组件包括物联网模块、手持控制板和电源模块,通过光学摄像头、红外成像传感器或毫米波雷达获取信息。可应对井下作业、救援等场景中粉尘弥漫、泥浆飞溅、烟雾遮挡或落石塌方,使得作业或救援人员有效感知前视区域风险、躲避顶部物体塌落,实现全场景的对复杂作业场景进行立体观测、传输和分析。

    基于Manchester码的空气到水跨介质激光致声通信方法

    公开(公告)号:CN116318436A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310241827.0

    申请日:2023-03-10

    Abstract: 本申请属于跨介质通信技术领域,具体为一种基于Manchester码的空气到水跨介质激光致声通信方法,信号发送端获取数据信息,对获取的数据信息进行二进制转换,再进行Manchester编码,再进行OOK调制并以方波形式传入激光器,激光器产生激光脉冲信号,激光器输出的激光脉冲信号通过导光臂控制出光方向垂直入射到水气交界面,激光能量聚焦产生热膨胀效应,进而把激光脉冲信号转换为声信号在水下向各个方向传播;声信号由信号接收端的水听器接收并将声信号转换为电信号,传输至采集系统;采集系统获取到原信号信息,完成从空气到水的跨介质通信。本申请能够适应空中平台与水下目标之间通信需求,并显著提高通信系统性能。

    一种基于77GHz毫米波雷达信号的手势识别方法

    公开(公告)号:CN110348288B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN201910445702.3

    申请日:2019-05-27

    Abstract: 本发明提供了一种基于77GHz毫米波雷达信号的手势识别方法,包括首先通过雷达获取不同手势动作的中频信号,并创新性地利用一种改进的小波阈值函数对其低频系数进行预处理,解决了由于天线耦合现象造成的近距离手势无法识别的问题,其次,对预处理后的中频信号提取时间‑距离谱图、时间‑速度谱图以及时间‑角度谱图,创新地将三种特征谱图进行拼接得到多元化特征图,并输入到卷积神经网络进行训练,优化了传统识别算法信息表达不完备的问题,同时也有利于网络结构的简化,且最终取得较好的识别效果。

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