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公开(公告)号：CN112737998B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202011570408.4
申请日：2020-12-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于OCDM的雷达通信一体化信号设计方法，利用通信信息对原始相位编码序列进行移位编码，然后将编码后的序列矩阵调制到OCDM信号上，得到雷达通信一体化信号。本发明设计出的信号属于多载波调制，OCDM信号由一组正交的线性调频信号构成，对多普勒不敏感，具有较好的雷达探测性能，且其实现过程和OFDM信号具有相似性，可兼容到OFDM系统中。
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公开(公告)号：CN112001270B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010768165.9
申请日：2020-08-03
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的地面雷达自动目标分类识别方法，包括：将雷达人、车回波目标样本数据进行预处理，获得时域回波信号、功率谱和幂变换功率谱，使用自编码器处理预处理后的特征向量，构建一维卷积神经网络(1D‑CNN)结构，使用贝叶斯超参数优化方法对卷积神经网络结构的超参数进行优化。将编码好的数据输入一维卷积神经网络通过softmax分类器进行目标分类识别，得出对人员和车辆样本的分类识别结果。本发明能够高效而又稳定的完成目标分类识别功能，计算速度快，实现简单，不仅简化了网络结构，而且减小了参数计算规模，并且对低分辨地面雷达的目标分类识别具有优异的识别准确性。
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公开(公告)号：CN113219402B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110485711.2
申请日：2021-04-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了一种基于Modified‑ALM算法的稀疏阵列DOA估计方法，包括：将稀疏阵列每次快拍采样的数据列成Toeplitz矩阵xT；构造基于Sigmoid函数最小化的矩阵填充模型，并运用Modified‑ALM算法对xT进行优化矩阵填充，得到满阵x′T；所有快拍的数据均填充完毕后得到补全的接收数据矩阵X′；对X′求得协方差矩阵并对其进行Toeplitz重构，获得重构后的协方差矩阵；最后运用常规DOA估计算法完成角估计。本发明应用在相干、非相关信源下的稀疏阵列DOA估计中，均能取得较好的效果；在阵列更稀疏、信号源更多的情况下，都能保持很好的测向性能。
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公开(公告)号：CN114675252A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210350664.5
申请日：2022-04-04
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩稀疏矩阵约束优化的叶簇杂波抑制方法及系统，该方法首先对雷达回波进行分数阶傅里叶变换并根据二维分布找出平面内能量最大点，确定最佳变换阶数ρ，再对雷达回波进行ρ阶FRFT变换，使得雷达接收信号在FRFT域中目标和杂波的能量差取到最大；接着在FRFT域构造低秩稀疏约束模型并优化目标函数，通过基于模拟退火优化改进增广拉格朗日乘子法迭代求解，最后将重构的信号逆FFT变换到时域，得到抑制杂波后的数据。本发明针对叶簇杂波环境中地面侦察雷达检测低速运动目标的难题，在频域进行低秩稀疏约束重构，从而实现叶簇杂波抑制，提高低速目标回波信号的信杂比，有效提升了树林环境中低速目标的检测性能。
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公开(公告)号：CN112769441A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011570397.X
申请日：2020-12-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于随机近端梯度张量分解的VDES碰撞信号分离方法，该方法适用于欠定或正定情况下(观测信号数目小于或等于源信号数目)VDES碰撞信号分离，具体为：首先对VDES接收信号进行采样、数字下变频处理，得到各子系统观测信号；完成预处理后建立广义协方差矩阵集并利用Tucker分解压缩矩阵集堆叠的张量得到核张量，接着采用随机近端梯度算法优化核张量求解过程，对得到的混合矩阵求逆得到分离矩阵；对分离矩阵计算出的分离信号进行帧头检测、频偏估计、解调处理，得到VDES子系统信号数据帧。本发明利用Tucker分解对张量压缩，减少计算复杂度，随机近端梯度算法在提高分解精度的同时减少求解因子矩阵所需时间，能对VDES系统的接收信号进行实时处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107346421B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201710487585.8
申请日：2017-06-23
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于颜色不变性的视频烟雾检测方法，首先自适应更新图像序列的背景，获得实时背景图像；然后对当前图像和背景图像做归一化处理，获得具有平移不变性和尺度缩放不变性的图像；接着对归一化后的当前图像和背景图像利用光学增益检测运动区域，利用烟雾光学特性滤除不具有烟雾颜色的运动区域；最后对具有烟雾颜色的运动区域通过颜色不变性描述子最终确认烟雾区域。本方法计算量小，实时高效，对户外监控视频中经常遇到的光照变化和噪声腐蚀有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112684427A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011482719.5
申请日：2020-12-15
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于串行二次强化训练的雷达目标识别方法，构建基于注意力机制的Transformer网络模型，将原始雷达频域信号作为输入，使用串行结构分两步进行训练，得到更强分类效果的分类器。本发明创新性地提出串行二次强化训练结构，使用了加权相似度损失函数以及交叉熵损失函数先后对模型进行训练，相较于传统的单纯使用交叉熵损失函数来训练分类器，加权相似度损失函数这种度量学习方式，能够极大提升模型针对任务数据特别是困难样本的分辨能力，能有效地提升分类器的分类能力。
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公开(公告)号：CN109412644B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201811064884.1
申请日：2018-09-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04B1/7075
Abstract: 本发明公开了一种直扩MSK信号的多普勒频率估计方法，将直扩MSK信号构造成一种近似直扩BPSK信号形式，接着在大多普勒低信噪比情况下，采用交叉模糊函数的三角拟合对多普勒频偏值进行优化。具体为：利用中频匹配滤波器将接收到直扩MSK信号转换为近似直扩BPSK信号；对近似直扩BPSK信号利用基于FFT的伪码并行捕获算法进行码相位搜索；通过交叉模糊函数的三角拟合对多普勒频偏值进行优化，得到精确的多普勒频率估计值，并利用频率精估计前后的振幅、频率信息提高捕获概率。本发明能够有效提高多普勒频偏估计精度。
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公开(公告)号：CN112327292A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011080876.3
申请日：2020-10-11
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种二维稀疏阵列DOA估计方法，包括以下步骤：构造二维稀疏阵列的方向矩阵；基于二维稀疏阵列的方向矩阵，构造其接收信号矩阵；然后计算接收信号矩阵的自相关矩阵；再将自相关矩阵按照分块矩阵的形式进行Topelitz重构得到新的自相关矩阵；最后基于DOA估计算法对新的自相关矩阵进行特征分解，进而估计出接收信号的来波方向。本发明提出的二维稀疏阵列DOA估计方法有效地解决了二维稀疏阵列信号模型估计精度低的问题；同时，在二维阵列缺失阵元较多和信噪比较低的情况下，采用本发明方法的DOA估计依然保持很高的精度。
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公开(公告)号：CN111175718A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911312274.3
申请日：2019-12-18
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种联合时频域的地面雷达自动目标识别方法及系统，识别方法包括：对回波信号的I、Q两路进行时域特征提取，对雷达回波信号经下变频处理后的基带回波信号进行傅里叶变换，提取频域特征；将提取的时域特征和频域特征送入分类器，根据输出值进行判决；系统包括：特征计算模块，用于计算并获取目标的特征信息；判决识别模块，将提取特征送入设计的分类器中，根据输出判决结果决定目标属性。本发明实现简单，判决效率高，并且对低分辨雷达的地面雷达目标属性识别准确率高。
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