一种高隔离度的双喇叭天线结构
    31.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115458912A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211054663.2

    申请日:2022-08-31

    摘要: 本发明公开了一种高隔离度的双喇叭天线结构,所述天线结构包括扼流套、矩形喇叭、矩形波导与同轴馈电结构,其中,所述矩形喇叭的一端与所述扼流套连接,其另一端与所述矩形波导连接;所述同轴馈电结构设置于所述矩形波导的一侧并对所述天线结构进行馈电。本发明有益效果在于:本发明利用三层阶梯状扼流套构能够实现两个喇叭天线隔离度的提高。增加三层阶梯状扼流套之后单个矩形喇叭天线的VSWR仍小于1.25,能够实现天线的良好辐射,增益提高了1dB,主波瓣方向不会随着三层阶梯状扼流套的添加而改变,在f1—f2内使两个喇叭天线的隔离度提高了25dB。本发明利用三层阶梯状扼流套,通过调节各个回形槽深度能够在更宽的频带内提高两个天线的隔离度。本发明三层阶梯状扼流套,结构简单,易于加工,适用于只要收发天线中一个天线是喇叭天线的两个天线之间隔离度的提高。

    基于多雷达视频去除隧道中多径虚假目标的方法

    公开(公告)号:CN115343700A

    公开(公告)日:2022-11-15

    申请号:CN202211067672.5

    申请日:2022-09-01

    IPC分类号: G01S13/86 G01S13/91 G08G1/017

    摘要: 本发明公开了基于多雷达视频去除隧道中多径虚假目标的方法,通过对毫米波雷达和视觉信息进行融合从而获得更全面的目标信息,实现对车辆目标的全天候和高可靠性检测;通过相邻雷达重叠区域目标匹配将系统航迹ID号和视觉信息进行延续,同时利用视觉信息是否存在于目标上来判断是否为多径效应导致的虚假目标,以此将多径目标进行滤除;最终实现对被多个雷达连续覆盖的整条道路内的同一车辆目标连续的跨雷达间的持续跟踪定位与监视,并保证被跟踪的目标信息始终不变,精准展示车辆实时位置、速度、全程轨迹及车辆的车牌、车型、车辆颜色等特征信息,同时滤除隧道中因多径效应而产生的虚假目标。

    基于海浪谱的三维非线性海浪模拟方法

    公开(公告)号:CN115017711A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210656541.4

    申请日:2022-06-10

    摘要: 本发明公开了一种基于海浪谱的三维非线性海浪模拟方法,具体步骤如下:步骤S1:设置仿真场景;步骤S2:计算非线性控制参数δ,计算公式如下:其中,α和β均为相对应的海浪频率谱S(ω)的有关常数;步骤S3:计算海浪频率方向谱S(ω,θ);步骤S4:计算频率ω和波向角θ的分段节点数值和间隔;步骤S5:确定三维非线性海面波高模型η;步骤S6;将场景参数代入三维非线性海面波高模型η中产生模拟三维波高序列。采用上述一种基于海浪谱的三维非线性海浪模拟方法,模型中含有非线性控制参数,与具体海面状态相关,可以根据仿真场景调节组成波波形,模拟不同非线性程度的三维海浪,符合实际海浪特征。

    一种基于联合稀疏恢复的低复杂度InISAR三维成像方法

    公开(公告)号:CN114675266A

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202111340176.8

    申请日:2021-11-12

    IPC分类号: G01S13/90 G06T17/00

    摘要: 本发明涉及雷达技术领域,具体涉及一种基于联合稀疏恢复的低复杂度InISAR三维成像方法,包括以下步骤:建立InISAR成像系统的几何结构,并根据InISAR成像系统的几何结构来建立符合JSM‑2模型的InISAR成像稀疏重建模型;按照酉变换近似消息传递UTAMP,对建立的符合JSM‑2模型的InISAR成像稀疏重建模型进行酉变换,并建立InISAR成像联合稀疏恢复的贝叶斯学习模型;构建InISAR成像联合稀疏恢复贝叶斯学习模型的因子图;根据建立的联合稀疏恢复贝叶斯学习模型的因子图,设计其中各个变量的消息更新规则;根据消息更新规则,得到三个通道的二维图像后,通过干涉处理和散射点距离测量重建目标三维图像。本发明提高了三维像的重建精度,具有更好的噪声抑制抑制能力,极大的降低了算法计算复杂度。

    基于光学域知识迁移的小样本SAR图像目标检测方法

    公开(公告)号:CN118941978A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202410957571.8

    申请日:2024-07-17

    摘要: 本发明为一种基于光学域知识迁移的小样本SAR图像目标检测方法,首先构建域适应训练数据集、预训练数据集和域迁移学习数据集;然后,利用预训练数据集对目标检测模型进行预训练,利用域适应训练数据集对域适应模型进行训练;接着,根据域迁移学习数据集,利用训练后的域适应模型生成伪光学遥感图像;利用伪光学遥感图像对预训练的目标检测模型进行进一步训练,实现目标检测模型的域迁移学习,得到训练后的目标检测模型;最后,对原始待测SAR图像进行裁剪,将得到的待测子SAR图像输入到训练后的域适应模型中,生成待测伪光学遥感图像;将待测伪光学遥感图像输入到训练后的目标检测模型中,得到目标框坐标,再将目标框坐标映射至原始待测SAR图像中实现目标检测。该方法提出了一种新的域适应辅助目标检测思路,解决了SAR图像目标检测中的小样本问题。

    一种基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法

    公开(公告)号:CN115356718B

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202211066459.2

    申请日:2022-09-01

    摘要: 本发明公开了一种基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法,包括以下步骤:获取当前帧的量测点迹和目标航迹的预测点,以航迹的预测点为波门中心设置跟踪波门,根据落入波门内的量测点情况筛选有效量测,并构造确认矩阵‑根据步骤1所得到的目标航迹和量测点迹数据,以波门中心为聚类中心,得到各量测点迹与目标航迹的隶属度矩阵,‑根据确认矩阵,对公共波门内的量测点进行隶属度修正处理,利用修正后的隶属度矩阵进行后续目标状态的滤波更新。本发明采用上述基于交叉熵模糊聚类的多目标跟踪数据关联方法,通过引入交叉熵模糊聚类和基于特征散度的修正因子,在有效降低算法计算量的同时,充分挖掘了特征信息,保证了目标跟踪的关联精度。

    雷达水位计中的高精度测量新方法

    公开(公告)号:CN118190109A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410196549.6

    申请日:2024-02-22

    IPC分类号: G01F23/284 G01S13/88

    摘要: 本发明公开了雷达水位计中的高精度测量新方法,属于水利监测技术领域,本方法在雷达水位计的架设时,在无法保证雷达水位计垂直照射水面,使雷达波束倾斜照射水面的情况下,进行水位测量;获得有效的水面目标后,为了更接近真实水位值,采用频谱重心法,将获得的重心和宽度作为新的区间进行频谱重心估计,重复三次后,用获得的频谱重心来确定细化范围,在该范围内使用CZT对频谱进行细化,再进行峰值检测,获得水位高度信息。本发明采用上述的雷达水位计中的高精度测量新方法,为非接触式水位测量方法,不受水面环境影响,不仅降低了雷达水位计安装要求的同时,也通过频谱重心估计确定细化范围,减少了频谱细化的运算量,也保证了测距精度。

    一种基于77GHz毫米波雷达的流速测量方法

    公开(公告)号:CN118151141A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410187461.8

    申请日:2024-02-20

    摘要: 本发明公开了一种基于77GHz毫米波雷达的流速测量方法,属于雷达流速测量技术领域,包括以下步骤:S1、输入雷达射频前端两个通道接收到的原始信号;S2、对两个通道接收到的原始信号进行信号预处理,得到预处理后的数据;S3、对预处理后的数据分别进行距离维与速度维的快速傅里叶变换,得到傅里叶变换结果;S4、在傅里叶变换结果基础上,提取出速度维频谱;S5、对步骤S4得到的速度维频谱进行频谱中心估计,计算出两个通道频谱中心速度值;S6、利用两个通道频谱中心速度值,根据流速校正公式计算水流速度;S7、计算流速信息。本发明采用上述的一种基于77GHz毫米波雷达的流速测量方法,能更好的估计出回波能量最大方向处的中心速度,提高了频率估计的精度。