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公开(公告)号：CN112946636B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110141094.4
申请日：2021-02-01
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多频近场毫米波稀疏重建图像方法，包括以下步骤：S1、通过多频近场毫米波器件扫描待测区域，得到多频稀疏观测序列；S2、根据多频稀疏观测序列，通过基于基尼加权范数结构张量全变分融合算子的混合成像算法，得到重建而成的待测区域的扫描图像；本发明解决了如何有效从多频稀疏观测数据中重建图像的问题。
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公开(公告)号：CN107817493B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201711007605.3
申请日：2017-10-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的2D近场合成孔径雷达图像重建方法，通过合成孔径雷达探头在2D测量网格区域对被测目标实行随机欠采样，获取远小于2D测量网格区域采样点数量的采集数据，极大提升了数据采集的效率。在建立压缩感知成像模型时，采用l1范数及TV算子作为惩罚函数，使得重建图像具有更加灵敏的先验信息。对压缩感知模型进行图像重建采用一种改进的共轭梯度下降方法，通过预测式线搜索方法计算出的搜索步长及应用光滑函数近似过的压缩感知模型计算出的梯度，估计迭代的下降方向，从而高效高质量地重建出2D测量网格区域大小的雷达图像。
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公开(公告)号：CN107817493A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201711007605.3
申请日：2017-10-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/9035
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的2D近场合成孔径雷达图像重建方法，通过合成孔径雷达探头在2D测量网格区域对被测目标实行随机欠采样，获取远小于2D测量网格区域采样点数量的采集数据，极大提升了数据采集的效率。在建立压缩感知成像模型时，采用l1范数及TV算子作为惩罚函数，使得重建图像具有更加灵敏的先验信息。对压缩感知模型进行图像重建采用一种改进的共轭梯度下降方法，通过预测式线搜索方法计算出的搜索步长及应用光滑函数近似过的压缩感知模型计算出的梯度，估计迭代的下降方向，从而高效高质量地重建出2D测量网格区域大小的雷达图像。
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公开(公告)号：CN116736295A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310293002.3
申请日：2023-03-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种宽频带三维压缩毫米波成像方法，包括以下步骤：S1：在毫米波成像系统中，采用截断修复法和采样密度补偿法构建近正交传感算子对；S2：利用毫米波成像系统和近正交传感算子对进行宽频带毫米波成像。本发明的宽频带三维压缩毫米波成像方法采用分解设计思路，构造近正交毫米波成像算子对，可以有效消除采样和截断的误差，减少消耗，保证成像能力稳定准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117518159A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310289641.2
申请日：2023-03-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种宽频带三维毫米波成像方法，包括以下步骤：S1：在宽频带全息毫米波成像模型中，构建最优确定性二元矩阵；S2：根据最优确定性二元矩阵，确定宽频带三维毫米波成像。本发明提出的宽频带三维毫米波成像方法采用确定性二元矩阵来确定成像图像，可以减少内存消耗，降低成像系统的成本，可从欠采样的图像中恢复高分辨率图像测量。
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公开(公告)号：CN114972039A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210789975.1
申请日：2022-07-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种近场毫米波稀疏重建图像分辨率增强处理方法,包括以下步骤：S1.将数据采集过程用离散形式表达；S2.将被测对象所在平面进行更细致的网格划分,省略掉网格分割间距ΔL和ΔH，得到对应的数据采集过程表示；S3.令(r，s)为高分辨率网格下的坐标，对数据采集过程中的指数项进行分解；S4.确定原始分辨率网格采样数据在高分辨率网格平面在点(r，s)处的投影；S5.得到近场毫米波原始分辨率网格采样数据投影到高分辨率网格后与高分辨率图像间的变换关系；S6.得到对应的近场毫米波稀疏重建图像分辨率增强模型,利用近场毫米波稀疏成像算法直接重建出高分辨率图像。本发明能够重建出高分辨率图像，有效提高了图像的细节质量。
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公开(公告)号：CN112946636A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110141094.4
申请日：2021-02-01
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多频近场毫米波稀疏重建图像方法，包括以下步骤：S1、通过多频近场毫米波器件扫描待测区域，得到多频稀疏观测序列；S2、根据多频稀疏观测序列，通过基于基尼加权范数结构张量全变分融合算子的混合成像算法，得到重建而成的待测区域的扫描图像；本发明解决了如何有效从多频稀疏观测数据中重建图像的问题。
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公开(公告)号：CN104483620B
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201410796474.1
申请日：2014-12-18
IPC: G01R31/28 , G01R31/3193
Abstract: 本发明公开了一种基于信息熵的集成电路故障诊断方法。所述故障诊断方法利用熵信息对被测电路参数敏感的特性，利用拉格朗日乘数法导出被测电路输出响应的概率密度函数，然后利用最大似然法，估计得到被测电路输出的Rényi熵定义公式中的自由参数α，最后利用概率密度函数和自由参数α，计算得到被测电路输出的Rényi熵，利用对应于未知故障电路输出和无故障电路输出的Rényi熵之间的差异，完成故障诊断。与现有技术相比，本发明在噪声中诊断参数型故障效果好，鲁棒性强，且只需单测点，对电流信号和电压信号皆适用，计算复杂度低。
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公开(公告)号：CN104483620A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410796474.1
申请日：2014-12-18
IPC: G01R31/28 , G01R31/3193
Abstract: 本发明公开了一种基于信息熵的集成电路故障诊断方法。所述故障诊断方法利用熵信息对被测电路参数敏感的特性，利用拉格朗日乘数法导出被测电路输出响应的概率密度函数，然后利用最大似然法，估计得到被测电路输出的Rényi熵定义公式中的自由参数α，最后利用概率密度函数和自由参数α，计算得到被测电路输出的Rényi熵，利用对应于未知故障电路输出和无故障电路输出的Rényi熵之间的差异，完成故障诊断。与现有技术相比，本发明在噪声中诊断参数型故障效果好，鲁棒性强，且只需单测点，对电流信号和电压信号皆适用，计算复杂度低。
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