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公开(公告)号：CN104215959A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410487916.4
申请日：2014-09-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/58
CPC classification number: G01S13/584 , G01S13/726
Abstract: 本发明属于雷达运动目标检测技术领域，公开了一种多机动目标径向初速度和径向加速度的估计方法，其具体步骤为：对雷达回波进行脉冲压缩；对脉冲压缩结果沿脉冲维进行相干积累；对相干积累结果进行二维恒虚警检测，确定多机动目标信号所在的距离单元；提取多机动目标所在距离单元的回波信息；对目标所在距离单元信号估计噪声功率和噪声的检测门限；目标所在距离单元相干积累后多普勒信息与噪声检测门限比较，确定目标最大限度径向速度和径向加速度的范围；基于CS稀疏分解法对多机动目标进行参数粗略估计；基于CS理论对机动目标利用逐次逼近法进行参数的高精度估计；得到所有被检测到的各个机动目标径向初速度和加速度满足高精度的估计值。
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公开(公告)号：CN104199005A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410421147.8
申请日：2014-08-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于分布式米波阵列雷达总体设计技术领域，公开了分布式米波阵列雷达最优基线长度确定方法。该分布式米波阵列雷达最优基线长度确定方法包括以下步骤：分布式米波阵列雷达包括第一子阵和第二子阵；基线长度为第一子阵和第二子阵之间的距离，设定基线长度的变化范围；利用构建的分布式米波阵列雷达的天线阵列结构来仿真回波信号；设置波束扫描的权矢量；利用波束扫描的权矢量对目标进行波束扫描，得到对应的波束扫描的测量角度；令基线长度从小到大遍历基线长度的变化范围，得到一组与基线长度对应的波束扫描测量角度；将一组波束扫描测量角度依次与仿真中设定的目标的真实方位角做比较，得到一组测角误差，最优基线长度为所述误差最小的测量角度对应的基线长度。
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公开(公告)号：CN104076355A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410317097.9
申请日：2014-07-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明属于雷达弱小目标检测跟踪技术领域，特别涉及基于动态规划的强杂波环境中弱小目标检测前跟踪方法。该基于动态规划的强杂波环境中弱小目标检测前跟踪方法包括以下步骤：S1：对雷达接收到的回波数据进行预处理，得到处理后的距离-多普勒二维图像；S2：根据所述距离-多普勒二维图像，构造复似然比函数，将所述复似然比函数作为动态规划的值函数，采用动态规划方法对目标进行检测前跟踪，得出目标航迹。
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公开(公告)号：CN104076342A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410289649.X
申请日：2014-06-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种雷达跟踪状态下预测目标RCS的方法，涉及雷达技术领域，用于预测雷达跟踪过程中目标下一时刻的RCS值，包括：步骤1，设定目标雷达截面积RCS的预测滤波器的阶数为M，步骤2，雷达接收目标自n-M+1时刻至n时刻的回波si；并且记录自n-M+1时刻至n时刻目标的距离，第n个跟踪时刻目标的速度，以及自n-M+1时刻至n时刻目标速度与目标距离的夹角，步骤3，求得在自n-M+1时刻至n时刻的目标复幅度的估计值，步骤4，得到目标在第n+1时刻的目标速度与目标距离的夹角预测值，步骤5，求得目标RCS值的自相关矩阵和目标RCS值的互相关列向量，步骤6，求得目标RCS的预测滤波器系数，步骤7，得到在第n+1时刻的目标RCS的预测值。
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公开(公告)号：CN104007431A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410234677.1
申请日：2014-05-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于dpLVSVM模型的雷达HRRP的目标识别方法，其步骤为：步骤1，对雷达HRRP数据进行特征提取得到功率谱特征集X；步骤2，构建dpLVSVM模型并得出功率谱特征的概率密度函数及各个参数的联合条件后验分布；步骤3，推导各个参数的条件后验分布；步骤4，对各个参数进行循环采样I次；步骤5，保存T0次测试阶段所需参数的采样结果；步骤6，判断测试雷达HRRP是否为库外样本，若为库外样本则拒判；否则步骤7；步骤7，采样得到测试雷达HRRP的功率谱特征的聚类标号；步骤8，输出测试雷达HRRP的目标类别标号本发明具有分类器设计复杂度小，识别性能高以及拒判性能好的优点，可用于对雷达目标的识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104007429A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410216267.4
申请日：2014-05-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/414
Abstract: 本发明属于雷达目标识别技术领域，特别涉及基于极化分解的噪声稳健宽带全极化目标识别方法。该基于极化分解的噪声稳健宽带全极化目标识别方法包括以下步骤：将每组训练用全极化通道距离像信号作为对应的训练样本，针对每个训练样本，获取对应训练样本的平均距离像和分类特征；获取对应测试样本的平均距离像和分类特征；将对应测试样本的平均距离像分别与每个训练样本的平均距离像进行对齐；得出每个训练样本的对应测试样本融合特征；根据每个训练样本的对应测试样本融合特征、以及对应训练样本的分类特征，对对应测试样本进行分类识别。
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公开(公告)号：CN103064071B
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201210414929.X
申请日：2012-10-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开一种基于稀疏分解的雷达目标属性散射中心特征提取方法，主要解决现有基于对雷达图像进行图像分割提取属性散射中心方法的模型失配、特征易丢失以及参数估计精度较低的问题。其实现过程是：首先利用噪声样本建立散射中心强度门限，在雷达图像中进行强散射中心检测，并确定散射中心参数的取值集合；然后根据属性散射中心模型，利用坐标轮回下降技术构建超分辨字典，通过求解0范数优化问题得到目标属性散射中心参数超分辨估计集合，根据散射中心参数集合提取目标及其重要部件的几何尺寸特征。本发明能有效提取目标属性散射中心、超分辨估计散射中心参数、精确估计目标及其重要部件几何尺寸，可用于雷达目标分类识别。
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公开(公告)号：CN103885051A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410111087.X
申请日：2014-03-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41 , G01S2013/9064
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，涉及雷达成像技术，公开了一种基于时频成像的简单散射点锥体目标的参数估计方法。该通过对距离脉压回波在方位维进行时频分析获得锥体目标的瞬时RD图像；对瞬时RD图像进行重心平移对齐以弥补前期运动补偿的不精确；通过对重心平移对齐的瞬时RD图像计算瞬时图像相关系数来估计回波周期；然后根据回波时频分布来估计锥体对称性参数；结合回波周期和锥体对称性参数估计锥体的旋转频率；最后根据瞬时RD图像中散射点的位置来估计锥体高度和锥体底面半径。本发明具有操作简单，充分利用图像域中散射中心的位置信息，估计精度高，同时不受具体模型的限制等优点。
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公开(公告)号：CN103018732B
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201310017472.3
申请日：2013-01-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/42
Abstract: 本发明公开了一种基于空时联合优化的MIMO波形合成方法，主要解决现有方法在保证发射波形的空间功率分布情况下，空域合成信号的自相关特性较差的问题。其实现过程是：根据实际需要，确定发射波形的相关矩阵；产生初始恒模波形矩阵；确定感兴趣的观测方位角，即自相特性需要提高的方位角；利用序列二次规划设计恒模波形的相位矩阵；根据相位矩阵合成恒模波形矩阵。本发明在波形设计时考虑了发射波形的空域特性与特定方向信号的时域自相关特性，所合成的波形具有期望的空间功率分布，且在感兴趣方向上具有较好的时域自相关特性，可用于MIMO雷达在目标探测及跟踪阶段的波形设计。
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公开(公告)号：CN102721951B
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201210138397.1
申请日：2012-05-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种高机动目标跟踪方法，主要解决现有技术中目标高机动带来的模型不匹配和跟踪精度低的问题。其实现过程是：(1)运动状态和模型参数的初始化；(2)建立改进jerk模型；(3)目标状态预测；(4)根据雷达的接收数据和状态预测值，求观测值的预测误差；(5)确定渐消因子；(6)确定滤波器增益；(7)对目标的状态进行更新，实现对目标的跟踪。本发明在保持一般机动目标跟踪精度的同时，提高了对目标状态突变时的跟踪性能，可用于高机动目标的跟踪。
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