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公开(公告)号：CN113030842A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110244934.X
申请日：2021-03-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于宽带信号的超分辨DOA估计方法，应用于阵列信号处理领域；针对小型线性天线的阵元个数有限，实孔径角度分辨率较低的问题，本发明建立了宽带信号的频域接收信号模型，利用多个频点的导向矢量，建立了多频点接收导向矢量的采样序列；然后通过对采样序列加入相位补偿项，使采样序列连续扩展，形成虚拟孔径；最后根据虚拟孔径的导向矢量，采用非均匀傅里叶变换的方法，实现了角度超分辨的DOA估计。本发明形成了一个远大于实孔径的虚拟孔径，有效地提高了角度分辨率，可适用于天线阵列阵元数较少的情况。
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公开(公告)号：CN111551923B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202010459360.3
申请日：2020-05-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种多约束下的均匀线性阵列低旁瓣波束形成优化方法，应用于阵列信号处理领域，针对现有的ADMM算法求解该类优化问题时惩罚因子初值的选择对算法收敛速度影响较大，易出现算法收敛慢或不收敛的情况；本发明首先建立均匀线阵接收信号模型，以阵列增益作为目标函数，考虑主瓣电平、旁瓣电平和权值幅度约束，然后采用交替方向惩罚算法最大化阵列增益，求解最优阵列天线加权系数；相比于现有的ADMM算法收敛速度更快，收敛效果更好。
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公开(公告)号：CN114022877A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111238203.0
申请日：2021-10-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于自适应阈值三维SAR图像感兴趣目标提取方法，它是通过首先使用显著性检测增强原始三维SAR图像，然后按照图像的直方图估计图像特征；通过计算目标提取所需要的阈值，以此提高图像抗干扰性；最后通过各项异性扩散滤波对增强图像进行平滑，并使用Canny边缘检测算法提取目标区域的边缘，从而实现了对三维SAR图像感兴趣区域目标的提取通过图像分割的方法，完成了对感兴趣目标的提取，有效地提高了图像分割的抗干扰性。本发明能够降低三维SAR图像中强干扰的影响，提高传统通用图像分割算法的抗干扰性能。同时，该技术具有非常好的灵活性，能够很好地应用于现有的通用图像分割技术。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114022877B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202111238203.0
申请日：2021-10-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于自适应阈值三维SAR图像感兴趣目标提取方法，它是通过首先使用显著性检测增强原始三维SAR图像，然后按照图像的直方图估计图像特征；通过计算目标提取所需要的阈值，以此提高图像抗干扰性；最后通过各项异性扩散滤波对增强图像进行平滑，并使用Canny边缘检测算法提取目标区域的边缘，从而实现了对三维SAR图像感兴趣区域目标的提取通过图像分割的方法，完成了对感兴趣目标的提取，有效地提高了图像分割的抗干扰性。本发明能够降低三维SAR图像中强干扰的影响，提高传统通用图像分割算法的抗干扰性能。同时，该技术具有非常好的灵活性，能够很好地应用于现有的通用图像分割技术。
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公开(公告)号：CN111175740A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010021411.4
申请日：2020-01-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于穿墙雷达的建筑布局重建优化方法，应用于穿墙雷达成像技术领域，为解决现有的重建算法计算量较大导致的运行效率低的问题，本发明首先根据多个位置的接收信号功率与系统采样矩阵的关系对未知场景进行初步成像；然后根据初步成像的图像灰度梯度变化提取建筑布局和内部物体边缘信息，对该初步成像进行区域分割，得到多个子区域；其次分别对不同子区域的原始图像进行自适应迭代阈值二值化操作；最后将不同的子区域二值化后结果融合得到未知场景建筑布局和内部物体成像结果；本发明的方案能快速高效的实现未知场景建筑布局重建，并且显著地改善了初始重建结果的伪影问题。
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公开(公告)号：CN117055030A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310901759.6
申请日：2023-07-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯压缩感知的汽车毫米波雷达快速超分辨成像方法，它是通过首先基于MIMO虚拟孔径技术，建立基于角度维的压缩感知成像模型，其次通过子空间检测减少成像模型的维度，然后基于贝叶斯定理引入散射点的先验概率分布函数，结合压缩感知成像模型建立贝叶斯压缩感知成像优化函数，最后，通过凯拉斯变换(Kailath‑Variant,K‑V)公式，减少求解过程计算复杂度。本发明提出的成像方法可应用于现有的汽车毫米波雷达系统，提升汽车毫米波雷达的快速超分辨率成像能力。
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公开(公告)号：CN113030842B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110244934.X
申请日：2021-03-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于宽带信号的超分辨DOA估计方法，应用于阵列信号处理领域；针对小型线性天线的阵元个数有限，实孔径角度分辨率较低的问题，本发明建立了宽带信号的频域接收信号模型，利用多个频点的导向矢量，建立了多频点接收导向矢量的采样序列；然后通过对采样序列加入相位补偿项，使采样序列连续扩展，形成虚拟孔径；最后根据虚拟孔径的导向矢量，采用非均匀傅里叶变换的方法，实现了角度超分辨的DOA估计。本发明形成了一个远大于实孔径的虚拟孔径，有效地提高了角度分辨率，可适用于天线阵列阵元数较少的情况。
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公开(公告)号：CN111551923A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010459360.3
申请日：2020-05-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种多约束下的均匀线性阵列低旁瓣波束形成优化方法，应用于阵列信号处理领域，针对现有的ADMM算法求解该类优化问题时惩罚因子初值的选择对算法收敛速度影响较大，易出现算法收敛慢或不收敛的情况；本发明首先建立均匀线阵接收信号模型，以阵列增益作为目标函数，考虑主瓣电平、旁瓣电平和权值幅度约束，然后采用交替方向惩罚算法最大化阵列增益，求解最优阵列天线加权系数；相比于现有的ADMM算法收敛速度更快，收敛效果更好。
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