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公开(公告)号：CN111830505B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010752426.8
申请日：2020-07-30
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于微动周期掩膜的雷达快速成像方法、装置和计算机可存储介质，其中方法包括：对空间锥形目标的雷达回波信号进行高速运动补偿；对高速运动补偿后的雷达回波信号进行广义Keystone变换，获得相位补偿后的目标一维距离像；利用Hough变换检测目标一维距离像中的微动特征，确定目标存在微动的方位向时间区间；截取存在微动的目标一维距离像，利用时频分析估计微动周期，确定幅值掩膜区间长度；对所截取的目标一维距离像进行幅值掩膜；对掩膜后的一维距离像信号进行方位向快速微动成像，得到空间锥形目标的二维雷达图像。本发明可在目标微动条件下实现高分辨率快速雷达二维成像，大幅降低数据计算量，适用于实时数据处理。
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公开(公告)号：CN109978076A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910277383.X
申请日：2019-04-08
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种目标分类方法，包括：获取待分类特征集，采用至少两种预设分类器从所述待分类特征集中分别筛选得到对应的第一特征集；根据各所述第一特征集，获取对应的第二特征集；将各所述第二特征集输入对应的各所述预设分类器中，得到对应的至少两种初始识别结果；获取各所述预设分类器的权重，根据各所述权重和各所述初始识别结果，获取所述待分类特征集的识别结果，通过采用不同的权重，融合至少两种不同分类器的初始识别结果得到最终的识别结果，可以有效提高目标识别模型的泛化能力，从而提高目标识别的准确度。
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公开(公告)号：CN107271991B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201710376525.9
申请日：2017-05-25
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于状态估计的光/电传感器目标关联方法，步骤有：(1)输入目标特征集合、传感器模型和数据关联模型，构建基于最优特征集合的目标状态广义似然函数；(2)以运动特性为纽带，对连续运动姿态变化下目标的光/电特征数据矩阵进行差分，得到目标特征空间状态转移模型；(3)基于广义似然函数的目标状态预估与反馈系统建模；(4)根据多传感器得到的观测数据，进行多传感器下目标组合在目标状态预估与反馈系统建模中寻优；(5)多传感器多目标关联。本发明避免了对远距离弱小目标识别中其他关联识别传感器权重分配、识别证据冲突、目标同一性判断等一系列有待解决的难题，可在复杂场景下远距离弱小目标关联联合识别中应用。
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公开(公告)号：CN106842161A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710005181.0
申请日：2017-01-04
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 本发明公开一种基于置信度评价的微动周期提取方法，包括：对目标的雷达回波信号进行初步微动周期提取，获得多个待选微动周期；针对所述多个待选微动周期中每一，基于该待选微动周期与所述雷达回波信号构建置信度函数，计算该待选微动周期的置信度；将置信度最大的待选微动周期作为目标的真实微动周期。本发明可大大提高微动周期提取结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111859266A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010750792.X
申请日：2020-07-30
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于多源信息融合的空间目标结构反演方法、装置、和计算机可存储介质，其中方法包括：获取同一目标的可见光图像和雷达复图像；基于可见光图像获得目标的支撑区域；对雷达复图像进行二维逆傅里叶变换至雷达回波域，建立属性散射中心模型；构造参数化字典D(x,y)和 对位置参数、散射中心长度和初始方位角进行稀疏优化求解；构造字典D(α)，利用散射中心长度的估计值确定频率依赖因子的取值范围，并对该取值范围内的值进行稀疏优化求解；构造字典D(γ)，利用散射中心长度和初始方位角的估计值确定目标中的局部式散射中心，并对该类散射中心下的方位依赖因子值进行稀疏优化求解；判断空间目标内包含的结构类型及尺寸信息。
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公开(公告)号：CN107271991A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710376525.9
申请日：2017-05-25
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于状态估计的光/电传感器目标关联方法，步骤有：(1)输入目标特征集合、传感器模型和数据关联模型，构建基于最优特征集合的目标状态广义似然函数；(2)以运动特性为纽带，对连续运动姿态变化下目标的光/电特征数据矩阵进行差分，得到目标特征空间状态转移模型；(3)基于广义似然函数的目标状态预估与反馈系统建模；(4)根据多传感器得到的观测数据，进行多传感器下目标组合在目标状态预估与反馈系统建模中寻优；(5)多传感器多目标关联。本发明避免了对远距离弱小目标识别中其他关联识别传感器权重分配、识别证据冲突、目标同一性判断等一系列有待解决的难题，可在复杂场景下远距离弱小目标关联联合识别中应用。
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公开(公告)号：CN119126093A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411498627.4
申请日：2024-10-25
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明提供了一种无人机目标的旋翼运动参数估计方法及装置。方法包括：获取悬停状态下无人机目标的时序电磁散射特性参数；利用平滑伪魏格纳‑维尔分布算法对所述时序电磁散射特性参数进行计算，得到所述无人机目标的时频分布图；对所述无人机目标的时频分布图进行傅里叶变换，得到所述无人机目标的微多普勒频率表征图；基于所述无人机目标的微多普勒频率表征图，得到所述无人机目标的，以根据所述微多普勒频率谱估计得到所述空中无人机目标的旋翼运动参数。本方案，能够实现低信噪比环境下无人机目标的旋翼运动参数的精确估计。
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公开(公告)号：CN118444274A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410556198.5
申请日：2024-05-07
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及信号处理技术领域，特别涉及一种目标频谱宽度特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取雷达探测所得的目标RCS序列，并进行预处理，得到待提取的目标频谱序列；基于得到的目标频谱序列，分别通过带通滤波器和带阻滤波器进行滤波，并根据滤波结果，得到误差信号；基于得到的误差信号，判断是否进行循环迭代，是则返回上一步骤并修改带通滤波器和带阻滤波器的带宽，进行新一轮迭代，否则结束迭代，输出目标频谱宽度估计值。本发明能够快速实现目标频谱宽度特征提取。
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公开(公告)号：CN107153527B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201710350927.1
申请日：2017-05-17
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06F9/38
Abstract: 本发明公开了一种基于消息队列的并行雷达数据处理方法，即发送端根据业务需求，将雷达原始回波数据根据数据帧结构分割成独立的数据块，发送给消息输入队列，处理模块采用竞争方式抢占消息进行所述数据块的数据处理，并将结果发送给输出队列，接收端将所述结果进行出队列处理，并对处理结果进行合并。本发明将雷达数据处理过程中的各个模块抽取成单独的程序，独立运行，每个程序只处理单一的数据，减少了模块间的耦合程度；对于耗时的处理流程，可在满足硬件需求的情况下部署多个处理模块进行加速数据处理过程，提高雷达数据处理的效率和实时性。
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