一种基于自由度增强的多级子阵扩展的嵌套阵列设计方法

    公开(公告)号:CN115828595B

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202211556686.3

    申请日:2022-12-06

    Applicant: 宁波大学

    Inventor: 陈华 林洪光 王刚

    Abstract: 本发明涉及一种基于自由度增强的多级子阵扩展的嵌套阵列设计方法,包括:确定多级扩展嵌套阵列的阵元之间的单位长度;确定多级扩展嵌套阵列的阵列参数;设定多级扩展嵌套阵列为#imgabs0#所述多级扩展嵌套阵列#imgabs1#由一个均匀稀疏阵列ULA(0)与X个相同的均匀密集阵列ULA(x)组成,其表达式为:#imgabs2#根据多级扩展嵌套阵列#imgabs3#确定出多级扩展嵌套阵列的阵元位置;多级扩展嵌套阵列#imgabs4#采用差分阵列产生连续虚拟阵元,本发明通过拓展出许多个相同的密集均匀阵列,并设定好密集均匀阵列之间的间距,从而充分利用密集均匀阵列之间的差分,使得在满足差分无孔的条件下,相较于原始的嵌套阵列获得更高的自由度,且减小了阵元间互耦影响。

    基于深度特征融合提取网络的三维近场源定位方法

    公开(公告)号:CN119716728A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411630450.9

    申请日:2024-11-15

    Applicant: 宁波大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度特征融合提取网络的三维近场源定位方法,旨在提高近场源定位的准确性和鲁棒性;该方法通过构建深度特征融合提取网络,将近场源参数估计问题转化为多任务学习问题,利用多输入多输出的神经网络架构,实现对近场源发射信号与X轴、Y轴夹角及与参考阵元距离的多任务联合估计;网络通过特征融合、提取和输出分支,有效融合和提取关键特征,并通过训练与验证优化网络性能;优点是该方法不依赖于复杂的信号模型,适用于信号模型复杂或不确定的情况,能展现出良好的泛化能力和鲁棒性。

    联合对角化L型MIMO雷达圆与非圆混合测向方法

    公开(公告)号:CN111175690B

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN201911035936.7

    申请日:2019-10-29

    Applicant: 宁波大学

    Abstract: 本发明属雷达信号处理领域,为提出二维ESPRIT算法估计2D‑DOD和2D‑DOA,可实现角度的自动匹配,并能解决角度兼并的问题,具有较好的估计性能。为此,本发明采取的技术方案是,联合对角化L型MIMO雷达圆与非圆混合测向方法,首先利用多输入多输出MIMO雷达接收到的数据向量及其共轭构造新的数据向量,然后采用高分辨率参数估计ESPRIT的方法,基于对含有非圆信息的方向矩阵进行联合对角化来估计二维波离方向2D‑DOD和二维波达方向2D‑DOA。本发明主要应用于雷达信号处理场合。

    基于精确模型的二阶相关近场源三维参数欠定估计方法

    公开(公告)号:CN118965679A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410903856.3

    申请日:2024-07-08

    Applicant: 宁波大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于精确模型的二阶相关近场源三维参数欠定估计方法,其基于L型嵌套阵列的近场源三维空间精确传播模型,联合空时信息计算接收数据的自相关和互相关矩阵,构造虚拟接收数据矩阵,通过特征值分解提取噪声子空间,利用信号子空间与噪声子空间的正交性得到空间谱函数,通过一次二维谱峰搜索和一次一维谱峰搜索实现近场源角度和距离参数的欠定估计;优点是该方法能够实现近场源三维参数的欠定估计,具备良好的参数估计性能,无需参数匹配且复杂度低。

    基于双平行对称互质阵列的三维近场定位方法

    公开(公告)号:CN118169633A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410260379.3

    申请日:2024-03-07

    Applicant: 宁波大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于双平行对称互质阵列的三维近场定位方法,其利用互质阵列阵元数少、阵列孔径大的特点设计了对称的双平行互质阵列模型,对阵元数据进行互相关处理,然后对互相关矩阵做协方差处理,对协方差矩阵做矢量化操作,通过多重信号分类算法和稀疏参数化算法即可对信号源的三维参数进行求解;优点是能实现角度和距离上的欠定估计,且算法复杂度低。

    非同步环境下校准点辅助的多基地定位方法

    公开(公告)号:CN117665708A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311449547.5

    申请日:2023-11-02

    Applicant: 宁波大学

    Inventor: 王刚 江振国 陈华

    Abstract: 本发明公开了一种非同步环境下校准点辅助的多基地定位方法,其根据获得的直接路径的距离测量值及被校准点反射的间接路径的距离测量值和被未知目标反射的间接路径的距离测量值,构建距离测量模型;使用直接路径的距离测量值和被校准点反射的间接路径的距离测量值构建约束加权最小二乘问题,估计发射机位置,并计算估计误差;构建线性加权最小二乘问题,求解得到由接收机之间时钟非同步造成的距离偏移的估计值,并计算估计误差;仅使用被未知目标反射的间接路径的距离测量值构建约束加权最小二乘问题,估计未知目标位置;优点是其在一个校准点的辅助下,能够估计出由接收机非同步造成的距离偏移以及发射机和目标的位置,且定位精度高。

    基于半正定规划的近远场统一目标定位方法

    公开(公告)号:CN117538823A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311316257.3

    申请日:2023-10-12

    Applicant: 宁波大学

    Inventor: 王刚 吴文俊 陈华

    Abstract: 本发明公开了一种基于半正定规划的近远场统一目标定位方法,其通过对构建的关于MPR的统一近远场模型进行转化表达,构建约束加权最小二乘问题;利用半正定松弛技术,将约束加权最小二乘问题转化成一个凸的半正定规划问题;在凸的半正定规划问题的基础上,构建二阶锥约束收紧后的半正定规划问题;利用内点法对二阶锥约束收紧后的半正定规划问题进行求解,得到MPR参数的最优估计值;优点是其在信号传播速度未知的情况下,能够统一近远场对目标进行定位,且定位精度高、对噪声鲁棒、复杂度低。

    基于立方体投影格式的立体全景图像显著区域预测方法

    公开(公告)号:CN111178163B

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN201911273003.1

    申请日:2019-12-12

    Applicant: 宁波大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于立方体投影格式的立体全景图像显著区域预测方法,其将立体全景图像处理成立方体投影格式;构建立方体投影格式的立体全景图像的水平局部面、水平全局面、垂直面;计算水平局部面、水平全局面、垂直面各自的显著图;将水平局部面的显著图加权水平全局面的显著图获取水平面显著图,将垂直面的显著图作为垂直面显著图;根据水平面显著图和垂直面显著图获取立方体投影格式的立体全景图像的显著图,将该显著图处理成等矩形投影格式,再使用纬度增强权重加权,得到待处理的立体全景图像的显著图;优点是其能够有效准确地预测出立体全景图像的显著区域,且显著区域与主观感知的一致性高。

    基于到达时间和到达角测量值的刚体定位方法

    公开(公告)号:CN116148767A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202211547840.0

    申请日:2022-12-05

    Applicant: 宁波大学

    Inventor: 王刚 董晓萌 陈华

    Abstract: 本发明公开了一种基于到达时间和到达角测量值的刚体定位方法,其对距离测量模型和到达角度测量模型进行转化,并将两者的转化形式一同简化为矩阵形式;根据矩阵形式和旋转矩阵需满足的特殊的正交组构建约束加权最小二乘问题,进而松弛为凸的半正定规划问题;添加更多的约束得到收紧后的半正定规划问题;对收紧后的半正定规划问题进行求解,得到刚体旋转矩阵变量、刚体的位置向量变量、距离偏差变量构成的向量各自的最优估计值;应用正交化操作来保证求解的刚体旋转矩阵变量的最优估计值满足特殊的正交组,得到刚体的旋转角度向量的最优估计值;优点是在锚点和传感器时钟不同步时联合估计刚体的位置、方向和时钟偏移,且在小噪声下定位精度较高。

    基于L型阵列的二维非相干分布式非圆信号参数估计方法

    公开(公告)号:CN110954859B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN201911159873.6

    申请日:2019-11-22

    Applicant: 宁波大学

    Abstract: 一种基于L型阵列的二维非相干分布式非圆信号参数估计方法,是将L型阵列接收到的入射信号数据及接收到的数据共轭形成一个新的扩展数据矢量;基于新的扩展数据矢量,构建扩展协方差矩阵并对建扩展协方差矩阵进行特征分解,得到相应的信号子空间和噪声子空间;再将L型阵列的X轴和Z轴各分成两个具有相同阵元数的不同但子阵,根据X轴的两个子阵的划分方式分别得到两个子阵对应的信号子空间,根据Z轴的两个子阵的划分方式分别得到Z轴的两个子阵对应的信号子空间;根据秩损失原理分别构造出一个信源参数估计器来估计出非相关分布源的两个中心DOA,并进行配对。本发明能够解决更加复杂的二维模型情况,并降低运算量和提高中心DOA的估计精度。

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