-
公开(公告)号：CN117872367A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311775743.1
申请日：2023-12-22
Applicant: 西安电子工程研究所
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明涉及一种通过雷达技术指标截取大斜视SAR成像有效成像场景的方法，属于大斜视SAR成像技术领域。根据项目设定的雷达信号处理器信号带宽、采样率、脉冲积累时间等技术指标要求，计算出成像场景中心距、地平面内成像场景距离向和方位向的成像幅宽和分辨率等具体需求，再根据斜平面地平面坐标轴转换关系，推算出斜平面内二维成像场景距离维点数和方位向脉压积累点数，从而保留数据录取中有效数据截除冗余数据，缩短成像算法实时处理耗时，满足设计要求。
-
公开(公告)号：CN110018461A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910302370.3
申请日：2019-04-16
Applicant: 西安电子工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于高分辨距离像和单脉冲测角的群目标识别方法，用于雷达群目标识别。针对传统群目标识别方法要求各子目标相对雷达运动、且运算量较大的不足之处，提出基于高分辨距离像和单脉冲测角的群目标识别方法。该方法基于高分辨距离像和单脉冲测角信息，形成“方位向距离-径向距离”二维平面，在此二维平面上采用均值漂移聚类算法完成聚类并提取各个子目标的HRRP，并不利用目标的运动信息，因此对各个子目标的是否运动无约束，解决了传统方法要求各子目标相对雷达运动的要求；该方法利用散射点幅度信息，对传统的均值漂移聚类算法从初值选择和样本权重两个方面做了改进，提升了均值漂移算法的迭代效率，解决了传统方法运算量较大的问题。
-
公开(公告)号：CN107976654B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201711111108.8
申请日：2017-11-13
Applicant: 西安电子工程研究所
IPC: G01S7/36
Abstract: 本发明涉及一种基于环境认知的极化检测方法，对两个通道进行预处理后得到两个通道的动目标检测结果，同极化通道与不同权重系数乘积，再与交叉极化通道求和即可得到不同极化下的杂波功率，杂波功率除以系统的噪声功率就可以得到不同极化下的杂噪比，比较不同极化下的杂噪比，选择杂噪比最大值以及其对应的权系数、杂噪比最小值及其对应的权系数。如果杂噪比最大值都不大于阈值3dB，那么就判定环境为噪声背景，否则判定为杂波背景。若为噪声背景，则将最终的权重系数设置为1，若为杂波背景，则将最终的权重系数设置为杂噪比最小值对应的权系数。最后再进行恒虚警检测。
-
公开(公告)号：CN110018461B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910302370.3
申请日：2019-04-16
Applicant: 西安电子工程研究所
IPC: G01S7/41 , G06F18/2321
Abstract: 本发明涉及一种基于高分辨距离像和单脉冲测角的群目标识别方法，用于雷达群目标识别。针对传统群目标识别方法要求各子目标相对雷达运动、且运算量较大的不足之处，提出基于高分辨距离像和单脉冲测角的群目标识别方法。该方法基于高分辨距离像和单脉冲测角信息，形成“方位向距离‑径向距离”二维平面，在此二维平面上采用均值漂移聚类算法完成聚类并提取各个子目标的HRRP，并不利用目标的运动信息，因此对各个子目标的是否运动无约束，解决了传统方法要求各子目标相对雷达运动的要求；该方法利用散射点幅度信息，对传统的均值漂移聚类算法从初值选择和样本权重两个方面做了改进，提升了均值漂移算法的迭代效率，解决了传统方法运算量较大的问题。
-
公开(公告)号：CN113985382A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111276338.6
申请日：2021-10-29
Applicant: 西安电子工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于积分图像的二维恒虚警门限计算方法，属于雷达技术领域。包括构造积分图像矩阵；根据给定的参考窗和保护窗计算出参考窗与保护窗对应顶点坐标位置，由顶点坐标位置可知积分图像矩阵对应点的元素值；计算参考窗和保护窗中所有元素的累加和；计算参考窗和保护窗中所含元素的总个数；然后计算回形窗区域杂波幅度均值和；根据回形窗区域杂波幅度均值和计算CFAR门限阈值。与传统方法相比较，计算次数与给定的参考窗、保护窗大小无关，且总次数少于传统二维恒虚警门限计算方法，大大缩减了算法耗时，可以满足工程实时性要求，应用性更强。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109597045A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811424825.0
申请日：2018-11-27
Applicant: 西安电子工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于两次杂波抑制的静目标稳健识别方法。本发明首先根据“径向距离-角误差”平面得到“径向距离-方位向距离”二维平面，然后在新的二维平面进行二次杂波剔除，第一次采用物理空间划分法聚类剔除远区小簇杂波，第二次采用局部异常因子(LOF)法剔除近区点杂波。通过两次处理，有效地减少了远区小簇杂波和近区点杂波对对静目标高分辨距离像的影响，使得基于高分辨距离像的特征提取更加稳健，提升了杂波背景下静目标的识别率。且由于第一次空间隔离法剔除了部分杂波，有效地减少了LOF的输入样本量，从而降低了整体运算量，可以满足工程使用需求。
-
公开(公告)号：CN109597045B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN201811424825.0
申请日：2018-11-27
Applicant: 西安电子工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于两次杂波抑制的静目标稳健识别方法。本发明首先根据“径向距离‑角误差”平面得到“径向距离‑方位向距离”二维平面，然后在新的二维平面进行二次杂波剔除，第一次采用物理空间划分法聚类剔除远区小簇杂波，第二次采用局部异常因子(LOF)法剔除近区点杂波。通过两次处理，有效地减少了远区小簇杂波和近区点杂波对对静目标高分辨距离像的影响，使得基于高分辨距离像的特征提取更加稳健，提升了杂波背景下静目标的识别率。且由于第一次空间隔离法剔除了部分杂波，有效地减少了LOF的输入样本量，从而降低了整体运算量，可以满足工程使用需求。
-
公开(公告)号：CN109298402B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201811071171.8
申请日：2018-09-14
Applicant: 西安电子工程研究所 , 西安长远电子工程有限责任公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开基于通道融合的极化特征提取方法，该方法用于雷达极化特征提取。本发明解决了传统极化特征提取方法中极化散射矩阵的不准确会造成提取极化特征不准确，从而影响极化分类识别的问题。本快速实现方法的处理流程为通道融合+特征提取，该方法不需要估计极化散射矩阵，避免了极化散射矩阵的准确性对极化特征提取的影响，且不需要矩阵运算，运算量也大大降低，适用于工程实现。
-
公开(公告)号：CN110221265A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910476624.3
申请日：2019-06-03
Applicant: 西安电子工程研究所
Abstract: 针对传统扩展目标检测器在目标散射点信息未知时检测性能不稳健的问题，本发明提出了一种基于强散射点自适应估计的距离扩展目标检测方法，该方法采用了双门限思想，首先利用kmeans聚类算法自适应估计强散射点数量以及第一门限，然后根据虚警率、第一门限以及散射点数量确定第二门限，最后通过两次门限判决完成目标检测。本发明提出的算法相对于传统算法有更高的稳健性，且算法不需要先验任何信息。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.025 seconds)
