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公开(公告)号：CN117372482A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311129335.9
申请日：2023-09-04
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于小型无人机载干涉SAR的复杂地形区域高程反演方法，通过设定N轨小型无人机飞行航迹，每轨小型无人机的起点和终点的X轴和Y轴坐标不变，Z轴的值沿着垂直向逐级递增，通过所述小型无人机的机载SAR按照既定航迹获取N轨回波数据，并使用BP算法对其进行成像处理，得到N幅SAR图像；获取相邻短基线的小型无人机的SAR图像的偏移量；基于小型无人机的SAR图像的偏移量计算长基线的小型无人机的SAR图像的偏移量，并对长基线的SAR图像进行图像配准；对图像配准后的所述SAR图像处理，获得相应的干涉相位图，并采用Goldstein算法对所述干涉相位图作滤波处理；基于所述干涉相位图的干涉相位进行多基线相位解缠。实现SAR的复杂地形区域高程反演方法。
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公开(公告)号：CN115586526A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202210794176.3
申请日：2022-07-05
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明公开了一种基于导航星双基地InSAR的快速数据预处理方法，在保证成像结果幅度和相位精度的前提下，对每1ms的回波数据截断成50份20us的数据，与1ms参考信号对应的20us数据进行互相关；计算得到的50个结果再进行累加，得到的累加和即为脉冲压缩的结果；最后使用该结局进行后向投影算法得到最终图像。采用的20us数据脉冲压缩方法通过改变成像过程中PRT的大小加快脉冲压缩的速度，能够在保证成像结果精度足够的前提下，减少数据处理的难度与存储所需要的物理成本。
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公开(公告)号：CN118314177A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410215514.2
申请日：2024-02-27
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种多短基线InSAR联合的无人机载长基线InSAR图像配准方法，根据基线设计准则设计基线，分别获得相应短基线SAR图像；通过估计相邻短基线SAR图像的偏移量，累加得到长基线SAR图像的偏移量，进而获得长基线SAR图像的偏移量。并基于梯度算法的偏移量估计方法，同时完成像素级偏移量配准和亚像素级偏移量配准，避免了像素级偏移量估计和亚像素级偏移量估计的重复性操作，提高了配准的实时性。
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公开(公告)号：CN115480247A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210997899.3
申请日：2022-08-19
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明属于双基地干涉SAR技术领域，具体涉及一种基于导航卫星双基地干涉SAR系统的自适应空域滤波方法。该发明首先定义了PS点的搜索区域，并对每个PS点基于搜索区域进行非局部均值滤波，实现了自适应空域滤波处理。该方法解决了GNSS‑InBSAR系统下，由于系统的双基地构型变化和较低的信噪比以及二维分辨率，需要通过空域滤波消除多源误差的问题，对GNSS‑InBSA系统的实际应用有着重要作用。
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公开(公告)号：CN115469337A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210985349.X
申请日：2022-08-17
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G01S19/21
Abstract: 本发明涉及基于二维聚焦分析的卫星导航系统多径干扰信号辨识方法，属于全球导航卫星系统(GNSS)定位技术领域，具体涉及一种针对卫星导航系统的多径干扰信号的自适应辨识方法。首先对直达波数据进行二维聚焦成像；然后在直达波成像结果中找到多径干扰的位置，根据多径干扰聚焦的位置，对多径信号源的角度进行计算，达到对多径干扰信号的高精度辨识。该发明解决了在导航卫星定位系统中多径信号难以精确辨识的问题，有效降低系统测距误差，降低了系统处理的运算量，提升了定位精度，具有实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116030105A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211655756.0
申请日：2022-12-22
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明提供了一种小型无人机载SAR图像配准方法，包括：S1、基于小型无人机的机载SAR沿设定运动方向对目标区域成像，并记录无人机起始过程中的运动参数；S2、对成像的主图像、辅图像进行预处理；S3、根据所述主图像的中心像元在空间直角坐标系的位置，结合多普勒方程，计算中心像元在辅图像的距离；S4、根据主图像、辅图像的中心像元的距离差，对辅图像重采样，使之与主图像达到像素级配准。本发明通过无人机机载的SAR快速获取目标区域的主图像和辅图像，对图像进行处理并计算，并辅图像沿着距离向重采样，使之与主图像在距离向上像素级配准，极大的缩短SAR图像配准时间，提高多航过差分干涉SAR形变测量的实时性。
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公开(公告)号：CN113221062A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110370157.3
申请日：2021-04-07
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06F17/14
Abstract: 本申请的小型无人机载BiSAR系统的高频运动误差补偿算法，通过对小型无人机载BiSAR系统的回波数据进行粗成像得到N个强点信息的方位向误差相位，N为正整数；对强点信息的方位向误差相位进行傅里叶变换得到强点信息的时频信息，根据强点信息的时频信息的时频脊滤除强点信息的时频信息的低频信号分量得到时频信息的高频信号分量；对高频信号分量进行逆radon变换得到高频信号分量的最大频偏、频率和初始相位的误差估计值；利用加权平均算法得到频率和初始相位的估计值，利用最小二乘法得到最大频偏的估计值；根据高频信号分量的估计值在距离向上对高频信号分量进行补偿。实现BiSAR系统的高频误差的空变性运动补偿和低频运动补偿，实现SAR图像的良好聚焦。
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公开(公告)号：CN116819524A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310558923.8
申请日：2023-05-17
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G01S13/90 , G01S7/40 , B64U101/30
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机双基地SAR系统的运动误差补偿方法。本发明通过构建运动灵敏度模型，基于运动误差参量与图像成像质量之间的灵敏度筛选运动误差参量，降低运动误差自由度，从而降低运动补偿的难度；同时基于子图像划分和子孔径成像，利用子孔径分区域拟合补偿，实现全局运动补偿，适用于稀疏场景强对比度区域较少的成像环境，解决了小型无人机BiSAR系统下，当收发机的运动误差存在大空变性时传统的运动误差补偿算法不适用的问题。
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公开(公告)号：CN116482629A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310441101.1
申请日：2023-04-23
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种重轨星地双基地干涉相位误差边界条件分析方法。本发明通过分析星地双基地SAR重轨模型下的相位误差来源，可以为未来的星地重轨SAR实验提供理论支撑。通过将星地重轨SAR干涉相位的误差源进行细分并给出每种误差在误差相位阈值下的临界条件，有利于试验人员更好的分析各类误差的影响并计算出获取精确星地重轨干涉相位所需要的条件。
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公开(公告)号：CN113221062B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202110370157.3
申请日：2021-04-07
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06F17/14
Abstract: 本申请的小型无人机载BiSAR系统的高频运动误差补偿算法，通过对小型无人机载BiSAR系统的回波数据进行粗成像得到N个强点信息的方位向误差相位，N为正整数；对强点信息的方位向误差相位进行傅里叶变换得到强点信息的时频信息，根据强点信息的时频信息的时频脊滤除强点信息的时频信息的低频信号分量得到时频信息的高频信号分量；对高频信号分量进行逆radon变换得到高频信号分量的最大频偏、频率和初始相位的误差估计值；利用加权平均算法得到频率和初始相位的估计值，利用最小二乘法得到最大频偏的估计值；根据高频信号分量的估计值在距离向上对高频信号分量进行补偿。实现BiSAR系统的高频误差的空变性运动补偿和低频运动补偿，实现SAR图像的良好聚焦。
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