公开(公告)号：CN117192537A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202310635187.1

申请日：2023-05-31

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 夏添

IPC: G01S13/72

Abstract: 本发明属于高速运动目标变点检测跟踪技术领域，公开了一种基于超宽带雷达技术的高速运动目标变点检测跟踪方法。本发明通过确定目标运动速度方法设置具有重叠天线的超宽带雷达，针对该天线设计并根据子天线峰值高速运动目标数据及多普勒通道的值计算得到超宽带雷达的角度与速度的方法，有效提高了目标速度及目标角度解算的准确度；通过变点检测方法，可以有效检测高速运动目标的加速度变化点，提供更准确和可靠的目标信息。根据高速运动目标机动特性的变化对模型的参数进行调整，实现实时自适应的高速运动目标跟踪更新，实现了高精度高速运动目标跟踪，提高超宽带雷达识别精度。此外，本发明引入了多传感器数据融合等技术，通过整合超宽带雷达和其他传感器的数据，可以提高目标跟踪的准确性和稳定性。

公开(公告)号：CN109901159A

公开(公告)日：2019-06-18

申请号：CN201910273360.1

申请日：2019-04-04

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 仲伟峰 ,  袁俊英 ,  夏添

IPC: G01S13/88 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的米波雷达目标识别方法，包含以下步骤：A、首先建立模型并导入电磁仿真软件；B、设置参数进行雷达散射截面求解，获得静态RCS数据库；C、设定飞机航迹实时计算动态RCS时间序列；D、采用基于卷积神经网络的RCS训练模型，本发明在深度学习网络的强大分类能力的启发下，设计一种基于RCS时间序列的卷积神经网络（CNN）训练模型，该算法在模拟数据集上自动提取多种RCS时间序列特征，用于RCS时间序列分类任务，增加了雷达识别的精确度。

公开(公告)号：CN209746122U

公开(公告)日：2019-12-06

申请号：CN201920422312.X

申请日：2019-03-31

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 仲伟峰 ,  袁俊英 ,  夏添

IPC: G01S13/88 ,  G01S7/02

Abstract: 本实用新型公开了一种雷达目标识别装置，它涉及雷达识别技术领域；支撑立柱的底部固定安装有固定底板，支撑立柱的内上端开设有内凹的安装槽，旋转电机的转轴上固定安装有固定轴体，固定轴体的上端固定安装有电气箱，电气箱的顶端固定安装有挡雨棚，电气箱的外侧壁上固定安装有两个对称的雷达，雷达通过导线与处理器的输入端电性连接，处理器的通讯端通过导线与无线通信模块电连接，处理器的存储端与存储器电连接，稳定套体的两端分别固定连接在固定轴体与支撑立柱的外侧壁上；本实用新型能够实现快速旋转式检测与识别，其旋转时稳定性高；提高了效率，其使用方便，同时结构简单，延长了使用寿命，便于固定与安装，节省成本。