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公开(公告)号：CN104793197A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510212071.2
申请日：2015-04-29
申请人： 北京航空航天大学
CPC分类号： G01S11/02 , G01S5/0215
摘要： 本发明提供了一种基于IFFT频谱相除法和梯度自适应格型滤波的直达波抑制方法，包含以下步骤：(1)采用IFFT频谱相除法对接收信号中的直达波信号进行时间延迟和幅度估计；(2)根据时间延迟和幅度估计结果，生成直达波参考信号；(3)利用直达波参考信号对接收信号进行梯度自适应格型滤波处理，完成直达波的抑制。本发明利用非合作无源探测信号的频率特性，通过IFFT频谱相除法和梯度自适应格型滤波算法，对接收信号进行直达波的抑制。本发明不需要单独设计一组接收通道来接收直达波参考信号，降低了系统的复杂程度，仿真表明，本发明能够有效地实现直达波的抑制。
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公开(公告)号：CN104215939A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410532770.0
申请日：2014-10-10
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G01S7/02
摘要： 本发明提供一种融合广义对称结构信息的知识辅助空时自适应处理方法，该方法的步骤为：(1)利用酉变换矩阵进行线性变换，将原空时自适应处理问题转化成与之等价的形式，使其协方差矩阵由复广义对称矩阵变成相同维数的实对称矩阵；(2)利用样本数据获得变换后协防差矩阵的一个估计；(3)求先验协方差矩阵在最小欧氏距离准则下的最优实对称估计；(4)利用广义线性结合和凸结合方法结合训练样本和先验协防差矩阵求得真实协方差矩阵的最小均方误差估计；(5)根据两步设计得到部分均匀模型和随机非均匀模型假设下的检测器形式，实现对目标的检测。本发明有效降低了空时自适应处理中协方差矩阵估计时对训练样本的需求量，显著提升了检测器的性能且实现简单。
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公开(公告)号：CN103617633A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310611583.7
申请日：2013-11-26
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供一种空间红外目标的级联识别方法，其步骤为：（1）输入多帧红外图像的积累值和检测结果，利用峰值判别法去除目标扩散或大面积假目标引起的虚警，获得潜在目标；（2）输入上步获得的潜在目标的轨迹，进行方向判别，去除强噪声积累和闪源、盲源干扰引起的虚警，得到潜在目标点的轨迹；（3）根据上步得到的潜在目标点的轨迹，进行静止轨迹判别，去除星体背景引起的虚警；（4）保留上步未被去除的潜在目标轨迹，宣布为识别出的目标运动轨迹。本发明充分利用红外成像系统特性和空间红外目标的几何特性、运动特征和背景信息，进行目标识别，全面系统的去除了由于目标扩散、强噪声积累、面目标和星体背景、闪源盲源干扰引起的虚警。
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公开(公告)号：CN102156883B
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201110101471.8
申请日：2011-04-22
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种利用两种不同频率下的极化SAR图像进行分类的方法，该方法包含以下步骤：(1)极化SAR图像的特征提取；(2)计算在两种频率下的特征变化量；(3)特征平面划分；(4)初始类划分；(5)迭代修正。本发明利用了不同地物的特征随频率变化时所表现出的不同的变化趋势和变化量，基于特征平面划分实现初始类别划分，并采用迭代方法进行修正。该分类方法不需要类合并过程，所划分出的各个初始类别具有明确的物理意义，并且类别数目的控制灵活。
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公开(公告)号：CN110275150B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201910639766.7
申请日：2019-07-16
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明涉及一种基于经验模式分解和迭代端点拟合的变加速运动目标相参积累方法，可用于复杂背景下变加速运动目标的检测，属于雷达信号处理和目标检测领域。具体的实现过程包括以下步骤：1)通过经验模式分解算法提取数据的多普勒频率；2)采用迭代端点拟合算法对数据分段，并提取每段数据对应的运动参数；3)对分段后的数据进行频谱搬移；4)用快速傅里叶变换实现积累。本发明可以将目标的变加速运动分为多段匀加速运动，通过对信号的频谱搬移及快速傅里叶变换实现对目标能量的有效积累，提高目标信杂比，这种处理有利于提高复杂背景下弱小目标的检测能力。
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公开(公告)号：CN112036417A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010870122.1
申请日：2020-08-26
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 一种基于三角网格的激光点云特征点提取方法，具体步骤为：1)采用Crust算法对激光点云进行三角剖分，得到初始的三角网格；2)对初始三角网格进行预处理，去除其中的错误连接；3)根据三角网格中共边三角形个数提取激光点云的边缘点；4)根据网格中各个顶点对应的三角形簇的面积关系获取激光点云中存在的空洞结构的边界点；5)通过相邻三角形夹角的大小检测出其中的尖锐点；6)将步骤3)、4)、5)中得到的激光点云边缘点、空洞结构边界点和尖锐点合并，形成激光点云的特征点集合。本发明基于三角网格间的拓扑关系，并针对激光点云所形成的不同结构分别给出了特征点的规则，并对激光点云进行特征点提取，借助所提取的特征点，可以更准确地描述点云特点。实验结果表明，相比于常规的固定邻域提取算法，基于三角网格的特征点提取算法得到的特征点更清楚地描述了目标轮廓，并可以获得更好的激光点云配准效果。
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公开(公告)号：CN110596728A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910868521.1
申请日：2019-09-16
申请人： 北京航空航天大学
发明人： 王文光
摘要： 本发明公开了一种基于激光雷达的水面小目标探测方法，针对水上搜救、水面漂浮物清理、水上养殖和捕捞设施检测、无人艇水面避障等应用中水面目标难以准确检测的问题，给出了一种利用激光雷达进行目标探测的方法。由于激光雷达的稀疏扫描特性，单帧数据难以给出稳定的检测结果，本发明所给出的水面小目标检测方法利用了多帧数据的积累，在多帧积累的基础上进行目标检测，提高了目标检测的稳定性，并且也提高了所提取的目标信息的可靠性。
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公开(公告)号：CN110349221A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910639761.4
申请日：2019-07-16
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种三维激光雷达与双目可见光传感器的融合标定方法。本发明利用激光雷达与双目可见光传感器获取正方形标定板平面顶点的三维坐标，然后对其进行配准，以获得二者坐标系的转换关系。在标定过程中，采用RANSAC算法进行标定板点云的平面拟合，并将点云投影到拟合平面，以减小测量误差对计算顶点坐标的影响。对于双目相机，采用角点对角线拟合方法求解标定板顶点；对于激光雷达，采用距离差值统计方法判断点云在标定板上的边界点。利用得到的标定板顶点坐标，能够精确地对三维激光雷达与双目可见光传感器进行融合标定，获取二者坐标系的旋转矩阵与平移向量，为实现三维点云与二维可见光图像的数据融合奠定基础。
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公开(公告)号：CN108717539A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810596878.4
申请日：2018-06-11
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种小尺寸舰船检测方法。海天背景下小尺寸舰船检测的难点主要在于海空背景形成的强干扰。在进行检测时，会把海面强干扰误判为目标，造成高的虚警。针对强干扰和高虚警问题，给出了一种利用显著性特征和边界连通性相结合的水上小船检测方法。在具体实现中，首先采用超像素线性迭代聚类(simple linear iterative cluster，SLIC)对图像进行超像素分割，并计算分割后的图像边界连通性，同时采用加权频率调谐方法提取显著性特征，然后将显著性特征和边界连通性特征组合，用于改进图割方法的能量函数，对图像进行分割，最后使用图像熵抑制海天分界线之上的背景干扰。该发明的小船检测方法可以有效抑制海天背景对小船检测的影响。
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公开(公告)号：CN105678074B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201610006964.6
申请日：2016-01-05
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明提供了一种快速计算任务区域覆盖率的方法，为飞行航线的观测覆盖有效性的评估提供评估依据。该方法包含以下步骤：(1)根据观测设备参数和任务区域参数计算离散步长；(2)将任务区域离散化；(3)由于地球纬度圈大小随纬度变化，需考虑其对离散点的坐标造成的偏差并进行修正；(4)计算覆盖率。本发明将面积的计算转换为离散点的统计，从而简化了覆盖率的计算，降低了飞行观测覆盖率计算的复杂度，为难以计算出相交面积的地理平台提供了有效的解决方案，可有效地完成对飞行航线的观测覆盖有效性的评估。仿真表明，本发明能降低飞行观测覆盖率计算的复杂度，有效地完成对飞行航线的观测覆盖有效性的评估。
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