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公开(公告)号：CN1347215A
公开(公告)日：2002-05-01
申请号：CN01136711.3
申请日：2001-10-22
Applicant: 信息产业部电信传输研究所 , 清华大学
Abstract: 本装置为31级的高效、高速FIR滤波装置,用于第三代移动通信系统基带发送部分的限带成型。采用两倍chip速率成形滤波,内插到8倍chip速率或其它高倍速率,输出通过量化器减少带内量化噪声。成形滤波器采用乘法器时分复用的方法,奇数系数和偶数系数用两个乘法器就可以实现基带成形滤波。滤波器系数通过理论和实验多种方法优化,使得滤波器阶数为31时就满足WCDMA技术规范。内插滤波器采用简单系数用较小的代价将采样速率从2倍提高到8倍或其它采样速率。输出量化器将量化噪声谱转移到高端,减少了信号带内的量化噪声。在满足系统设计指标的前提下,采用FPGA设计,只用了80000等效门就实现了可以工作在WCDMA系统中基带滤波器。
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公开(公告)号：CN1142646C
公开(公告)日：2004-03-17
申请号：CN01136711.3
申请日：2001-10-22
Applicant: 信息产业部电信传输研究所 , 清华大学
Abstract: 本装置为31级的高效、高速FIR滤波装置，用于第三代移动通信系统基带发送部分的限带成型。采用两倍chip速率成形滤波，内插到8倍chip速率或其它高倍速率，输出通过量化器减少带内量化噪声。成形滤波器采用乘法器时分复用的方法，奇数系数和偶数系数用两个乘法器就可以实现基带成形滤波。滤波器系数通过理论和实验多种方法优化，使得滤波器阶数为31时就满足WCDMA技术规范。内插滤波器采用简单系数用较小的代价将采样速率从2倍提高到8倍或其它采样速率。输出量化器将量化噪声谱转移到高端，减少了信号带内的量化噪声。在满足系统设计指标的前提下，采用FPGA设计，只用了80000等效门就实现了可以工作在WCDMA系统中基带滤波器。
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公开(公告)号：CN115908477A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211100366.7
申请日：2022-09-09
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06T7/207 , G01S13/72 , G06V10/762
Abstract: 本申请提供一种可分辨多群目标跟踪方法、装置以及存储介质，属于数据处理的技术领域。所述方法包括：获取当前帧的量测数据；根据上一帧中多个目标的目标估计状态，将多个目标划分为多个可分辨群目标，并确定每个可分辨群目标中的领导者；基于LMB滤波器，利用所述当前帧的量测数据对所述多个可分辨群目标进行更新；根据更新后的LMB密度，估计出当前帧的目标个数和目标状态。本申请旨在在群和目标个数均时变且未知场景中，提高目标个数与目标状态的估计精度。
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公开(公告)号：CN119881818A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510037306.2
申请日：2025-01-09
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院 , 清华大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种海面漂浮目标检测方法、装置、设备及介质，属于目标检测技术领域，方法包括获取雷达在执行海面漂浮目标检测过程中的参考信号以及待检测信号；分别对参考信号和待检测信号进行特征提取，得到参考信号对应的参考信号特征及待检测信号对应的待测信号特征；分别确定参考信号特征对应的联合概率密度值以及待测信号特征对应的联合概率密度值；根据参考信号特征对应的联合概率密度值以及预设的虚警率，确定目标检测门限；对比目标检测门限和待测信号特征对应的联合概率密度值以实现目标检测。本发明考虑到特征之间的相关性，通过构建参考信号特征的联合概率密度值，能提高特征空间的准确性，能更好地区分目标与杂波，提升目标检测性能。
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公开(公告)号：CN115063590B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210797945.5
申请日：2022-07-08
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明提供了一种基于SAR图像超像素融合的CFAR目标检测方法、装置和设备。所述的方法包括：对SAR图像进行超像素分割，得到所述SAR图像的超像素集合；根据所述超像素集合中各个超像素各自的灰度均值，分离出海杂波超像素集合和候选目标超像素集合；对所述候选目标超像素集合中的至少部分候选目标超像素进行融合，得到融合后目标超像素集合；对所述融合后目标超像素集合中的每个融合后目标超像素进行CFAR目标检测，得到检测结果。本发明实施例对分割好的超像素引入融合操作，使超像素能够进行二次聚类，将待检测目标融合为一个整体，对其进行整体的目标检测处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116486280A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310521292.2
申请日：2023-05-10
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种基于频域特征融合的舰船检测方法、装置和存储介质，属于雷达检测的技术领域。所述方法包括将获取到的当前的遥感图像输入基于单阶段目标检测方法构建的船舰检测模型，根据所述当前的遥感图像，通过所述船舰检测模型中预先构建频域特征提取模块，生成所述当前的遥感图像对应的频域特征；根据所述当前的遥感图像，通过所述船舰检测模型中预先构建空间域特征提取模块，生成所述当前的遥感图像对应的空间域特征；所述船舰检测模型根据所述频域特征与所述空间域特征，生成融合后的特征；所述船舰检测模型根据所述融合后的特征，生成所述当前的遥感图像对应的检测结果。本申请旨在提供既可以提高精度又具有实时性的船舰检测方法。
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公开(公告)号：CN115995041A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211728727.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院 , 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于注意力机制的SAR图像多尺度舰船目标检测方法和装置，属于图像检测领域，方法包括：获取待检测的SAR图像；将SAR图像输入到多尺度舰船检测模型中，得到多尺度舰船检测模型输出的目标检测结果；其中，多尺度舰船检测模型包括特征提取层、特征融合层和预测层，其核心部分包括空间和通道注意力模块，空间和通道注意力模块包括空间注意力模块和通道注意力模块，通道注意力模块对空间注意力模块输出的特征图进行处理。本发明基于空间注意力模块和通道注意力模块得到空间和通道注意力模块，能在复杂环境下同时提取多尺度舰船的空间信息、语义信息和抑制复杂背景干扰的上下文信息，降低漏检率和虚警率，提高多尺度舰船目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN115761504A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211475738.4
申请日：2022-11-23
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本申请提供一种洪灾变化检测方法、装置和存储介质，属于数据处理的技术领域。所述方法包括获取待检测地区的多源时序遥感图像序列，多源时序遥感图像序列包括多张光学遥感图像与多张雷达遥感图像；对多源时序遥感图像序列中的每个遥感图像进行预处理；根据预处理后的多源时序遥感图像序列，生成多源时序遥感图像序列中的每个遥感图像各自对应的洪灾检测结果；根据每个遥感图像各自对应的洪灾检测结果，利用多源时序遥感图像序列中遥感图像间的时序互补特性，通过时序增强算法生成待检测地区的多源时序遥感图像序列对应的洪灾变化检测结果。本申请旨在提高洪水变化检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115239775A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210794922.9
申请日：2022-07-07
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于正负采样损失函数的SAR图像与光学图像的配准方法、装置、设备和介质，所述方法包括：获取待配准的SAR图像与待配准的光学图像；将所述待配准的SAR图像与所述待配准的光学图像输入目标网络，得到所述待配准的SAR图像与所述待配准的光学图像之间的热力图；将所述热力图上值最大的点所在位置，确定为所述待配准的SAR图像与光学图像的配准位置；所述目标网络的损失函数值仅通过增大正样本点的配准评分且减小负样本点的配准评分的方式减小。本发明实施例使得目标网络能够尽可能的增大正样本点的配准评分，减小负样本点的配准评分，来优化目标网络参数，从而提升配准的准确率。
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公开(公告)号：CN115063590A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210797945.5
申请日：2022-07-08
Applicant: 清华大学 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明提供了一种基于SAR图像超像素融合的CFAR目标检测方法、装置和设备。所述的方法包括：对SAR图像进行超像素分割，得到所述SAR图像的超像素集合；根据所述超像素集合中各个超像素各自的灰度均值，分离出海杂波超像素集合和候选目标超像素集合；对所述候选目标超像素集合中的至少部分候选目标超像素进行融合，得到融合后目标超像素集合；对所述融合后目标超像素集合中的每个融合后目标超像素进行CFAR目标检测，得到检测结果。本发明实施例对分割好的超像素引入融合操作，使超像素能够进行二次聚类，将待检测目标融合为一个整体，对其进行整体的目标检测处理。
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