-
公开(公告)号：CN116961865A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310714119.4
申请日：2023-06-15
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: H04L7/00 , G01S13/931 , G01S13/87 , G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种基于雷达通信一体化的自适应时钟同步方法和系统，一种基于雷达通信一体化的自适应时钟同步系统包括主雷达和从雷达，主雷达和从雷达通信连接；从雷达发送脉冲重复周期步进的调频连续波信号，主雷达接收调频连续波信号，根据调频连续波信号计算主雷达和从雷达之间的时钟偏移量；当时钟偏移量大于预设时钟偏移阈值，主雷达发送控制信号；从雷达接收控制信号，根据控制信号调节线性调频起始时刻与主雷达时钟同步。本发明能够通过多个雷达单元通信和感知的交互作用，使雷达单元调整自身的信号来实现线性调频起始时刻的大致对齐即消除起始时刻偏差，解决线性调频的起始时刻在上电时出现很大偏差从而造成与接收回波混频的本振不同的问题。
-
公开(公告)号：CN109492671B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201811202213.7
申请日：2018-10-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM的多极化雷达高分辨距离像目标识别方法。使用本发明能够融合不同极化通道的HRRP，提取不同通道的关联性特征，充分挖掘目标的极化特征，同时实现自动提取特征，避免手动提取特征，提升目标识别性能。本发明利用多极化雷达所有通道都是同一个目标的回波的特性，将不同的通道当成是序列，从而将LSTM应用于多极化HRRP目标识别中，利用LSTM自动融合不同极化通道的HRRP信息，充分挖掘目标的极化特征，可以自动地提取目标的深度和关联性特征，避免了手动提取特征的局限性。
-
公开(公告)号：CN108414991A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810126015.0
申请日：2018-02-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨雷达非均匀杂波场景微小目标恒虚警检测方法。本发明利用杂波边缘区域杂波回波功率方差波动较大的特点，获得包含杂波边缘分界线的二维检测滑窗；然后利用最大似然恒虚警检测算法获得二维检测滑窗中杂波边缘分界线的具体位置，进而有效地估计出目标单元的真实背景杂波功率，从而实现杂波边缘区域的微小目标检测，能有效改善杂波边缘附近的微小目标检测概率，扩展场面微小目标检测毫米波雷达的适用范围。
-
公开(公告)号：CN114611569B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210059146.8
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识辅助的雷达目标深度学习分类方法、系统，将目标的时序信息连续的多帧RD谱作为数据样本，根据RD谱提取图像知识和目标知识作为深度学习网络的输入，从而提供了时间维度的目标信息，获得更多有利于目标分类的目标信息，提高了深度学习网络的学习效率和分类性能。训练得深度学习分类模型，包括知识辅助模块、知识融合模块和分类模块。在训练深度学习分类模型时，在知识辅助模块利用图像知识引导深度学习网络关注到数据样本中包含更多目标信息的样本区域，然后将知识辅助模块输出的空间特征输入知识融合模块得到深度特征并与目标知识融合，对网络学习过程中进行信息补充，获得更利于分类的信息。
-
公开(公告)号：CN114611569A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210059146.8
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识辅助的雷达目标深度学习分类方法、系统，将目标的时序信息连续的多帧RD谱作为数据样本，根据RD谱提取图像知识和目标知识作为深度学习网络的输入，从而提供了时间维度的目标信息，获得更多有利于目标分类的目标信息，提高了深度学习网络的学习效率和分类性能。训练得深度学习分类模型，包括知识辅助模块、知识融合模块和分类模块。在训练深度学习分类模型时，在知识辅助模块利用图像知识引导深度学习网络关注到数据样本中包含更多目标信息的样本区域，然后将知识辅助模块输出的空间特征输入知识融合模块得到深度特征并与目标知识融合，对网络学习过程中进行信息补充，获得更利于分类的信息。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112198489B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010944824.X
申请日：2020-09-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的最大似然算法的机扫雷达角度超分辨测角方法，本发明通过分析机扫雷达信号特点，构建机扫雷达信号模型，根据该模型特性以及最大似然算法性质构建出基于该模型的最大似然函数，并通过假设已知的方式解决最大似然函数中需要事先已知信源数的问题，使该方法更能满足实际工程需要；同时通过利用遗传算法或蚁群算法等智能算法求解最大似然解，解决普通空间搜索所用时间较长，计算量较大的问题。
-
公开(公告)号：CN112198489A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010944824.X
申请日：2020-09-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的最大似然算法的机扫雷达角度超分辨测角方法，本发明通过分析机扫雷达信号特点，构建机扫雷达信号模型，根据该模型特性以及最大似然算法性质构建出基于该模型的最大似然函数，并通过假设已知的方式解决最大似然函数中需要事先已知信源数的问题，使该方法更能满足实际工程需要；同时通过利用遗传算法或蚁群算法等智能算法求解最大似然解，解决普通空间搜索所用时间较长，计算量较大的问题。
-
公开(公告)号：CN108414991B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810126015.0
申请日：2018-02-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/41 , G01S13/934
Abstract: 本发明公开了一种高分辨雷达非均匀杂波场景微小目标恒虚警检测方法。本发明利用杂波边缘区域杂波回波功率方差波动较大的特点，获得包含杂波边缘分界线的二维检测滑窗；然后利用最大似然恒虚警检测算法获得二维检测滑窗中杂波边缘分界线的具体位置，进而有效地估计出目标单元的真实背景杂波功率，从而实现杂波边缘区域的微小目标检测，能有效改善杂波边缘附近的微小目标检测概率，扩展场面微小目标检测毫米波雷达的适用范围。
-
公开(公告)号：CN109581370A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811201897.9
申请日：2018-10-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多向量ANM的多极化HRRP散射中心提取方法。使用本发明能够实现鲁棒的、高精度的散射中心提取。本发明利用多极化高分辨距离像各通道散射中心位置相同、但极大值峰值不同的特性，利用多向量原子范数最小化模型进行散射中心进行估计，在准确获取位置信息的同时得到散射点的极化散射矩阵，为目标识别提供更全面的信息。本发明充分利用了多极化各个通道之间的共同信息，有效改善了估计精度；与传统的P-MUSIC、P-ESPIRIT方法相比，可以适应信噪比不佳的情况，对噪声的鲁棒性更佳。
-
公开(公告)号：CN109884638B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN201910189473.3
申请日：2019-03-13
Applicant: 苏州理工雷科传感技术有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本申请公开了一种信号处理机、雷达系统及信号处理方法应用于待测区域异物检测，雷达系统包括信号处理机和射频系统。射频系统用于向待测区域发送雷达探测信号，接收雷达探测信号对应的雷达回波信号，以及向信号处理机发送雷达回波信号。信号处理机用于对所述雷达回波信号进行处理，获得所述待测区域的异物检测结果。雷达系统对待测区域的异物进行检测不受天气条件和光照条件影响，即便天气恶劣或光照不足，依然能够高效、准确地探测出待测区域内的异物，探测可靠性非常高，有效提高了待测区域的安全性。信号处理机采用FPGA与ARM处理器结合的方式对雷达回波信号的处理，节约了信号处理机的成本，有利于该信号处理机与雷达系统的工程化实现和应用。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.029 seconds)
