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公开(公告)号：CN117310632A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311337281.5
申请日：2023-10-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种阵列雷达宽带信号的校正方法，包括：通过标校节点接收阵列雷达内的多个辐射单元发射的标校信号；根据多个标校信号的信号质量，从多个标校信号中确定出参考信号；对每个标校信号进行延迟补偿，得到每个标校信号对应的延迟补偿后的标校信号；根据参考信号和每个标校信号对应的延迟补偿后的标校信号，确定每个标校信号对应的均衡系数；根据均衡系数对应校正每个标校信号对应的延迟补偿后的标校信号，获得校正后的信号；通过对延迟补偿后的标校信号进行校正，不仅提高了信号校正效果，而且使上述校正方法不再局限于不同的距离区域，实现了全距离区域的适用。
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公开(公告)号：CN116893411B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311160497.9
申请日：2023-09-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FD‑LFM时域带宽合成的近场多维匹配方法，包括：对网络化雷达近场探测构建距离‑方位‑俯仰三维模型，利用模型获取发射节点发射的FD‑LFM信号所对应的初始回波信号；对初始回波信号进行预处理，得到零中频回波信号；基于零中频回波信号对应的时域中频信号进行解调频等处理得到回波基带信号；对回波基带信号进行空间网格化的距离‑方位‑俯仰三维栅格点匹配，提高目标增益与空间探测分辨力。本发明的方法能够降低近场探测使用远场窄带模型时因为模型失配带来的误差，能够提高距离分辨力、降低信噪比损失。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116893411A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202311160497.9
申请日：2023-09-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FD‑LFM时域带宽合成的近场多维匹配方法，包括：对网络化雷达近场探测构建距离‑方位‑俯仰三维模型，利用模型获取发射节点发射的FD‑LFM信号所对应的初始回波信号；对初始回波信号进行预处理，得到零中频回波信号；基于零中频回波信号对应的时域中频信号进行解调频等处理得到回波基带信号；对回波基带信号进行空间网格化的距离‑方位‑俯仰三维栅格点匹配，提高目标增益与空间探测分辨力。本发明的方法能够降低近场探测使用远场窄带模型时因为模型失配带来的误差，能够提高距离分辨力、降低信噪比损失。
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公开(公告)号：CN117910354A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410087754.9
申请日：2024-01-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于蒙特卡洛树搜索算法的MTI参差码优化方法，包括：步骤1：根据滑动参差MTI非相参求和滤波器的响应函数，构建参差码优化函数并建立优化函数的约束条件；步骤2：根据杂波的频率范围和目标的频率范围，确定参差码的取值范围；步骤3：根据参差码的取值范围，基于蒙特卡洛树搜索算法对参差码优化函数进行求解，得到蒙特卡洛搜索树；步骤4：根据蒙特卡洛搜索树得到一组遴选结果作为优化的参差码，根据优化的参差码进行参差重复频率设计实现雷达动目标检测。本发明的基于蒙特卡洛树搜索算法的MTI参差码优化方法，基于蒙特卡洛树搜索算法对参差码进行优化相比于穷举法具有较高的准确度和计算效率。
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公开(公告)号：CN118169642A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410152690.6
申请日：2024-02-03
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于距离分段的分布式雷达近场多维快速匹配方法和装置，包括根据近场距离‑方位‑俯仰三维回波模型，利用各接收阵元获得基于FD‑LFM发射信号的雷达中频回波信号；根据匹配滤波方式从各雷达中频回波信号中分离出多路发射信号；利用可接受性能损失度量的距离维非均匀划分方法将空域划分为若干个距离段，对每个距离段用中心点代表段内所有点，利用近场三维栅格匹配滤波方法处理以实现各段延迟补偿，对各段延迟补偿后的信号分别进行脉冲综合得到对应的综合后信号；将各段的综合后信号在时间维度拼接得到拼接后信号。本发明针对目前分布式雷达面对的近场宽带模型复杂度高的问题，提出一种距离分段方案，能降低近场空域匹配滤波算法复杂度。
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公开(公告)号：CN112529945B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202011290620.5
申请日：2020-11-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种多视角三维ISAR散射点集配准方法，包括：基于三维ISAR成像获得物体的源点集和目标点集；对源点集中的各点和目标点集中的各点分别进行曲面拟合提取曲度值，并在多个邻域尺度中挑选曲度值均满足排序要求的点分别作为源点集和目标点集的特征点；对源点集和目标点集进行初始配准：联合坐标值均方根误差与距离均方根误差评价函数，得到最佳匹配四点对，再将匹配点对坐标代入奇异值分解法计算出点集间的变换关系；利用最佳匹配四点对和基于自适应阈值的迭代最近邻算法，通过自适应改变迭代步长获得全局最优解，以使点集收敛至全局最优解。本发明方法能有效地找到匹配程度较高的匹配点对，并能够提高了配准精度。
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公开(公告)号：CN112529945A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011290620.5
申请日：2020-11-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种多视角三维ISAR散射点集配准方法，包括：基于三维ISAR成像获得物体的源点集和目标点集；对源点集中的各点和目标点集中的各点分别进行曲面拟合提取曲度值，并在多个邻域尺度中挑选曲度值均满足排序要求的点分别作为源点集和目标点集的特征点；对源点集和目标点集进行初始配准：联合坐标值均方根误差与距离均方根误差评价函数，得到最佳匹配四点对，再将匹配点对坐标代入奇异值分解法计算出点集间的变换关系；利用最佳匹配四点对和基于自适应阈值的迭代最近邻算法，通过自适应改变迭代步长获得全局最优解，以使点集收敛至全局最优解。本发明方法能有效地找到匹配程度较高的匹配点对，并能够提高了配准精度。
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