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公开(公告)号：CN115453515B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210381344.6
申请日：2022-04-12
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G01S13/72 , G01S13/88 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机动目标跟踪优化方法。本发明在高斯混合概率假设密度滤波算法框架下，首先，构建引入多普勒信息的量测模型，并在预测值处进行泰勒级数展开，将非线性方程转换为线性，改善跟踪性能的同时避免了运算量的增加；其次，设计了自适应转弯率估计网络，利用多维度目标运动状态时间序列信息来实现当前时刻转弯率的实时估计，以实现协同转弯滤波模型参数的更新，提高滤波模型匹配度，减小机动目标跟踪误差。
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公开(公告)号：CN119881807A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510094543.2
申请日：2025-01-21
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种短错时全极化雷达波形的设计方法、设备及介质，属于全极化雷达技术领域，用于解决现有全极化雷达在分时测量时，会导致测量数据率低且引入的散射矩阵存在去相关效应，使全极化体制数据率高且无去相关效应，造成雷达系统隔离度低的技术问题。方法包括：分别建立H极化发射信号模型以及V极化发射信号模型；对全极化雷达发射波形进行自相关特性的分析计算，对全极化雷达发射波形进行互相关特性的分析计算；雷达系统隔离度的比值计算，得到幅值比值函数；基于隔离度提升效果函数，确定出全极化雷达发射波形的错位时间；述H极化发射信号与V极化发射信号进行错时发射且同时接收处理。
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公开(公告)号：CN119493094B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510075389.4
申请日：2025-01-17
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G01S7/41 , G01S13/58 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本说明书实施例公开了一种集群飞行目标的航迹修正方法、设备及介质，涉及集群目标跟踪技术领域，用于解决当前难以实现集群目标高精度跟踪的问题，方法包括：获取预置雷达对集群飞行目标检测的多目标点迹，以对其进行预处理获得初始集群目标航迹；构建初始集群目标航迹的图表征，以根据预置图卷积神经网络提取目标间交互信息和漏检帧修正信息，对图表征的初始节点特征进行更新；融合初始节点特征与更新后的节点特征，以根据双向长短时记忆网络对融合后的节点特征进行平滑处理，获得节点隐状态；获取同一目标不同时刻的节点隐状态，以对其进行特征权重分配，得到更新后的节点隐状态，并对更新后的节点隐状态进行转换，获得修正后的集群目标航迹。
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公开(公告)号：CN119535398A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510104992.0
申请日：2025-01-23
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种非均匀杂波背景下目标检测方法、设备及介质，属于雷达信号处理技术领域，解决传统目标检测方法准确率较低的问题。基于雷达慢时间维回波数据构建样本协方差矩阵，在黎曼流形中建立基于样本协方差矩阵的二元假设检验问题；基于黎曼距离通过黎曼高斯分布进行建模，得到样本协方差矩阵在黎曼流形上的统计分布特性，以基于统计分布特性得到目标检测器；基于获取到的参考单元的样本数据，构建杂波的协方差矩阵，以及基于雷达慢时间维回波数据确定出目标信号的协方差矩阵；基于杂波的协方差矩阵、目标信号的协方差矩阵以及目标检测器，得到基于黎曼距离的检测统计量，将检测统计量与检测门限比对，以确定出检测目标。
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公开(公告)号：CN117630834A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311603356.X
申请日：2023-11-28
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于公共强点目标的远距波形雷达极化校准方法，可用于对全极化雷达的远距波形进行极化校准。本发明首先结合多波形雷达的特点设计实验方案，并提出了一种基于不同波形公共测量区域的公共强点目标的无源极化校准方法。相对于已有的极化校准算法，本方法针对雷达远距波形外场实验难以开展的问题，通过易校准的近距波形实现对远距波形的校准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117493919A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311539004.2
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G06F18/2321 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于DBSCAN三维参数空间的虫群自适应分割方法。本发明基于虫群迁移特点，根据每日单位分钟迁飞昆虫数量设定经验参数MinPts，接着基于MinPts对应的密度变化曲线计算Eps，从而采用DBSCAN算法实现虫群聚类；最后对初步聚类结果进行边缘稀疏目标剔除、虫群合并、虫群边缘扩展等优化操作，得到良好的分割效果，识别率高。使用本发明能够对迁飞虫群时间、高度、体重维度上的精细化准确分割，有助于实现迁飞虫群的精细化迁飞行为分析，保护我国粮食安全。
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公开(公告)号：CN117452363A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311359140.3
申请日：2023-10-19
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G01S7/41 , G01S13/88 , G01H17/00 , G06F18/15 , G06F18/2131
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊函数的昆虫振翅频率提取方法；该发明可以用于昆虫振翅频率高精度提取，对于鉴别昆虫种类具有重要意义；首先对信号进行平滑补偿预处理；接着利用振翅微动信号的周期性特性，计算信号的模糊函数并提取模糊函数最大值所在频率的时延信号；最后经过滑动平均法滤除实际处理过程中时延导致的能量积累，并进行傅里叶变换处理，从而实现昆虫的振翅频率提取。
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公开(公告)号：CN116449360A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210930780.4
申请日：2022-08-04
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于长短时间记忆网络的机动目标跟踪方法，先利用雷达量测数据进行长短时间记忆网络LSTM模型训练，获得目标状态的一步预测值、过程噪声方差矩阵和量测噪声方差矩阵，再通过卡尔曼滤波，计算卡尔曼滤波增益，从而计算得到目标位置信息的滤波值，无需预先设定目标运动给模型以及噪声方差信息，提高了跟踪精度，同时考虑到目标突发机动，利用第四LSTM网络，对滤波增益进行修正，提高了算法对机动的适应能力。其中，目标航迹包括匀速+绕圆和匀速+折返两种混合运动航迹，可以更加充分的体现目标机动运动的特点，使得模型训练最终获得的目标位置信息的滤波值更接近真实目标位置信息。
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公开(公告)号：CN116008923A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211393037.6
申请日：2022-11-08
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提供一种基于金属球和金属丝的全极化雷达逐步极化校准方法，首先结合调频步进频波形特点对全极化测量模型进行了优化，然后利用金属球对主通道幅相不一致进行校准，并利用主通道校准后的结果确定空中金属丝的姿态，最后利用金属丝补偿所有系统残留通道间不一致，完成极化校准；相对于已有的极化校准算法，本发明方法考虑了宽带情况所带来的误差，并且不存在多目标校准时位置摆放所带来的误差。
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公开(公告)号：CN115308737A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210919044.9
申请日：2022-08-02
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于目标回波幅度调制的昆虫雷达波束内测角方法，属于昆虫雷达技术领域，首先构建昆虫穿越雷达波束的回波信号幅度模型，生成理想回波幅度序列，然后结合实测回波幅度序列，以回波幅度形状为约束，建立优化函数，直接求解昆虫进入波束时到波束中心轴的距离和飞行方向，最后求解昆虫在波束中的位置。本发明可以在雷达无测角功能时从回波幅度变化趋势中估计目标位置，用于解决昆虫偏离雷达波束中心时，雷达散射截面积(RCS)测量偏小的问题，从而提高昆虫体型参数反演的精度，有助于提高迁飞昆虫种类识别精度并预测病虫害的爆发。
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