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公开(公告)号：CN119596251A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411470654.0
申请日：2024-10-21
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明涉及一种可调控角反射器，包括：三根支撑杆，呈伞状设置且两两相互垂直形成支撑顶点部；三个可变反射面，设于三个所述支撑杆两两之间。本发明，通过改变三角形金属薄膜反射面的展收面积来改变角反射器雷达散射截面积变化，RCS可调整范围为5～40dBsm，以实现天基雷达辐射定标；通过采用折叠与展开机构，减小卫星对空间的需求；通过采用RCS可变的可调控角反射器，可等效成多个RCS值，减少卫星数量要求；该星载可调控无源定标器可以弥补地面定标受空域限制，实现全球定标。
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公开(公告)号：CN119375882A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411335761.2
申请日：2024-09-24
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种多源GNSS‑R/S一体化成像方法，包括以下步骤：根据目标区域、GNSS卫星和雷达接收机的几何关系，获取目标区域反射的GNSS信号；所述GNSS信号包括m个GNSS‑R信号和n个GNSS‑S信号，GNSS‑R信号为雷达接收机接收的GNSS卫星发射后经目标区域镜面反射的信号，GNSS‑S信号为雷达接收机接收的GNSS卫星发射后经目标区域后向散射的信号；所述雷达接收机沿所述目标区域运动，同时接收并处理所有经过所述目标区域反射的GNSS‑R信号和GNSS‑S信号，并利用合成孔径方法形成目标区域图像。本发明，利用全球导航卫星信号到达地面后目标区域的反射信号与散射信号进行一体化成像，结合了GNSS‑R反射信号功率强与GNSS‑S信号维度多的特性实现基于GNSS信号的高质量成像。
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公开(公告)号：CN119375847A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411335762.7
申请日：2024-09-24
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种动目标微弱散射信号增强方法及多频GNSS‑S雷达系统，增强方法包括：获取n个频段的直达信号和散射信号，并根据直达信号，对散射信号进行预解调；将完成预解调的n个散射信号进行两两组合构成差分信号对，对每个差分信号对中的两个散射信号进行幅度相加和相位相消操作，形成双频差分信号；对每一个双频差分信号进行长时间相参累加；对完成相参累加后的所有双频差分信号进行非相参累加得到信噪比提升的目标值I。本发明通过不同频段的信号两两组队形成双频差分信号，并通过双频差分信号进行相位差分去除目标运动引起多普勒相位波动，再通过幅度联合、长时间相参积累和非相参累积，实现信号信噪比的提升。
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公开(公告)号：CN118735779A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410739941.0
申请日：2024-06-07
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06T3/4053 , G06T5/77 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于光流运动的红外弱小目标超分辨率重建方法，包括：基于序列图像，得到红外弱小目标的初始特征，并进行增强，得到第一参考帧特征和第一邻域帧特征；将第一参考帧特征、第一邻域帧特征与参考帧和邻域帧两两组合形成4组第二特征，并进行运动补偿，得到2组第三特征；将第三特征分别和参考帧进行组合，最终形成2组第四特征，将2组第四特征输入到特征增强模块；将从特征增强模块输出的特征输入到基于softmax的特征匹配模块；将从特征匹配模块输出的特征和特征增强模块输出的一个特征输入到自关注模块；利用超分辨率重建模块，恢复红外弱小目标的细节信息。本发明，能够恢复大运动的小目标的精细结构，提高了峰值信噪比和结构相似度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118707459A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410811940.2
申请日：2024-06-21
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于递归最小误差熵准则的GNSS‑S雷达自适应杂波抑制方法，包括以下步骤：步骤S1、获取GNSS‑S雷达回波，并进行数据预处理；步骤S2、确定输入信号d(n)和参考信号x(n)；步骤S3、初始化滤波器系数w(0)、高斯核函数带宽σ及遗忘因子λ，设置信号窗口长度L；步骤S4、根据窗口内信号计算误差信号，基于RMEE准则更新滤波器的权重系数，至损失函数达到最小，误差信号即为提取的雷达目标信号。本发明，能够有效地去除非高斯的雷达杂波。
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公开(公告)号：CN118691877A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410700827.7
申请日：2024-05-31
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种高分遥感图像目标状态判别方法、设备及存储介质，包括：利用全景分割网络对高分遥感图像进行全景分割，得到高分遥感图像全景分割图像；根据高分遥感图像全景分割图像中地物目标之间的空间关系生成场景知识图谱；设计基于全景分割图像的遥感地物目标位置编码方法，将地物目标的位置编码加入到对应场景知识图谱中，得到包含位置信息的场景知识图谱；基于预先设定的先验规则知识，对关注目标进行状态的预先判别；构建基于混合卷积的目标动向判别网络，利用目标动向判别网络对经过预判别的场景知识图谱进行计算，得到关注目标的状态判别结果。本发明，能够实现遥感关注地物目标的状态判别。
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公开(公告)号：CN116524358B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310460249.X
申请日：2023-04-25
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种用于目标识别的SAR数据集扩增方法，包括：获取包含目标的SAR数据集并进行预处理；通过核心特征提取模块和散射特征提取模块分别提取目标的核心特征信息和散射特征信息；将所述核心特征信息输入第一级生成对抗网络，得到低分辨率图像；将所述低分辨率图像和所述散射特征信息输入第二级生成对抗网络，得到高分辨率图像，对SAR数据集进行扩增。通过实施本发明的上述方案，两级生成对抗网络、核心特征提取模块和散射特征提取模块的结合使用，可以使两级生成对抗网络分级学习图像中目标的粗略核心特征和精细散射特征，降低单级网络的学习难度，同时可以扩增获得质量高、细节更为真实的SAR目标图像切片。
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公开(公告)号：CN117827791A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202211429973.8
申请日：2022-11-15
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于星载GNSS‑S雷达与AIS的舰船散射特性建库方法，所述方法包括：S100，GNSS‑S雷达接收海面舰船目标的散射信号，得到舰船目标的位置信息；S200，AIS接收相应位置处的舰船目标的播报信号，得到所述舰船目标的船舶信息；S300，根据所述位置信息，确定所述舰船目标的多维RCS信息；S400，根据所述船舶信息，提取所述舰船目标的类型、光学图片和物理形态；S500，根据舰船目标的多维RCS信息、类型、光学图片和物理形态，构建舰船散射特性库。本发明结合GNSS‑S雷达与AIS检测舰船目标的位置信息和船舶信息，并建立舰船散射特性库，整个建库过程为被动式、低功耗模式，具有低功耗、低成本、高效率、建库准确性高的优点。
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公开(公告)号：CN116485652B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202310465820.7
申请日：2023-04-26
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4023 , G06T7/13 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/54 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像车辆目标检测的超分辨率重建方法，包括：构建不同场景下丰富的高分辨率遥感影像数据集，对所述高分辨率遥感影像数据集进行预处理；根据所述高分辨率遥感影像数据集得到对应的低分辨率遥感影像数据集，构建目标超分重建数据集；提取所述低分辨率遥感影像数据集中低分辨率遥感影像的边缘特征；构建超分辨率重建模型，利用所述目标超分重建数据集和所述边缘特征训练优化所述超分辨率重建模型；利用所述超分辨率重建模型对目标进行高分辨率恢复和重建。通过实施本发明的上述方案，有效解决车辆目标因呈现出弱小特性而导致其检测率较低的问题，有效改善目标
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