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公开(公告)号：CN106093926A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610588746.8
申请日：2016-07-25
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供双边带频率分集阵列雷达系统及其目标定位方法，属于雷达信号处理技术领域，其中，双边带频率分集阵列雷达系统由N个呈等间距线性排列的阵元构成，其中N为正整数；每个阵元包括发射部分和接收部分。发射部分包括调制信号生成器、双边带调制器和发射天线；调制信号生成器的输出端与双边带调制器的输入端相连，双边带调制器的输出端连接发射天线。接收部分包括接收天线、滤波器组和定位解算单元；滤波器组由2个通过频率不同的窄带滤波器组成；接收天线同时连接这2个窄带滤波器的输入端，2个窄带滤波器的输出端同时与定位解算单元的输入端连接。
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公开(公告)号：CN105243241A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510769589.6
申请日：2015-11-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开一种基于提升结构的两通道双正交图滤波器组设计方法，其基于单级提升结构，能有效控制分析和综合频谱核的频率特性。其利用单级提升结构，将分析和综合频谱核表示为关于两个提升滤波器的函数，使其自动满足重构条件，从而将对分析和综合子带滤波器的优化转化为对两个提升滤波器的优化，即分析和综合滤波器的频率特性可描述为关于提升滤波器的函数，通过求解带约束的二次规划问题优化，以获得良好的频率特性。本发明方法在保证完全重构特性的前提下获得良好了的频率特性。
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公开(公告)号：CN104076324A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410325063.4
申请日：2014-07-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S3/00
CPC classification number: G01S3/74
Abstract: 本发明公开一种未知信源数高精度波达方向估计方法，先通过设定K个不同的时间平滑间隔去对天线阵列所接收数据进行时间平滑处理，以构建K个空时自相关矩阵；再计算最终的组合空时自相关矩阵和波达方向估计的空间谱函数；后通过逐步改变搜索方向对空间谱函数进行谱峰搜索，由此估计出信源个数及波达方向。本发明不需要预先估计信源数便能估计出信号波达方向，而且不需要对接收信号的自相关矩阵进行特征分解，因此该方法可靠性强，计算量小，易于硬件实现，使得波达方向估计应用在实际系统中成为可能。
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公开(公告)号：CN103036841A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210523968.3
申请日：2012-12-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开一种快衰信道下的宽带无线通信、发射和接收方法，该传输方法是一种基于非相干检测的鲁棒传输方案，是一种新的OFDM multitone FSK传输方案，记作OFDM-(n+m)/MFSK（也简记作(n+m)/MFSK，不致混淆），它既克服了相干检测OFDM技术在高速移动环境下性能急剧变差的问题，同时又解决了OFDM-MFSK方案低频谱效率，而传统OFDM multitone FSK（OFDM-N/MFSK）方案低功率效率的问题。
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公开(公告)号：CN111766575B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202010514374.0
申请日：2020-06-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明适用于穿墙雷达成像领域，提供了一种穿墙雷达自聚焦稀疏成像方法及计算机设备。方法包括：获取扩展目标的回波信号，并构建以墙体厚度和相对介电常数作为参数的参数化字典信号模型；将扩展目标的稀疏特性作为先验信息，基于全变分约束的最大后验概率估计和参数化字典信号模型，构建包含参数化字典的目标函数；根据目标函数交替迭代更新稀疏反射系数和墙体参数，其中，用哈希表和线性卷积对更新公式中包含的字典矩阵的相关运算进行替代；达到迭代终止条件时，输出外循环终止时对应的墙体厚度和相对介电常数作为墙体参数估计值，对应的稀疏反射系数用于成像。本发明有效地保留了扩展目标的边缘特性，在消除墙体参数未知引起的目标位置偏移的同时使成像结果更清晰，且有效的减少运算时间，并在空间复杂度方面得到了改善。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115656952A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211270648.1
申请日：2022-10-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S7/41 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于U型多维多尺度融合神经网络的地下目标多分类检测方法(RIUNet)。首先采用编码‑解码(Encoder‑Decoder)的模型框架将地下目标与后景分割。然后，在不同维度中使用不同多尺度融合方法保留不同分辨率下的像素级细节，补足传统方法无法充分利用原始特征图信息的缺点。在编码层的骨干网络(Backbone)采取跳层连接将原始特征图信息与特征提取信息相结合；在特征拼接层提取不同感受野信息进行聚类，在编码‑解码层与层之间将编码层特征信息添加到解码层丰富转置卷积上采样时的解码信息。最后，利用形态学处理输出图像信息，得到结果框选图。本发明所述模型体积小容易，在硬件中部署只需少量图像进行训练即可得到较好的效果。
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公开(公告)号：CN112198506B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202010961350.X
申请日：2020-09-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明实施例涉及一种超宽带穿墙雷达学习成像的方法、装置、系统和可读存储介质，该方法获取隐蔽目标的回波散射数据；去除所述回波散射数据的墙体回波和噪声；根据衍射层析成像算法，构建傅里叶变换快速算子；基于所述回波散射数据和所述傅里叶变换快速算子，构建压缩感知稀疏重构模型；并将稀疏重构迭代算法展开成多层神经网络结构，通过训练数据集对网络模型中超参数训练。本发明通过随机降采样回波数据，大大地降低系统的频域数据采集量，减少了系统的数据采集时间；通过构建傅里叶变换快速算子，减少算法运行所需内存；通过数据驱动智能学习网络模型超参数，既降低计算复杂度，避免了稀疏重构方法迭代耗时的限制，又提高了成像质量。
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公开(公告)号：CN111796272B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202010513674.7
申请日：2020-06-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/88 , G01S7/41 , G06V40/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明适用于穿墙雷达领域，提供了一种穿墙雷达人体图像序列的姿态实时识别方法及计算机设备。方法包括：根据目标的雷达回波信号通过人体图像生成算法构建隐藏人体目标运动时的人体图像序列；将隐藏人体目标运动时的人体图像序列按照预设的比例划分为训练集样本和测试集样本，并在对应时刻标注相应动作标签；通过3D卷积层和3D卷积门控循环单元相结合的方式构建人体姿态实时识别网络，并通过训练集样本对人体姿态实时识别网络进行训练；将测试集样本输入到训练后的人体姿态实时识别网络中，得到每个时刻的姿态类别。本发明具备了人体行为类型短时判决的能力，有效地解决了固定时间内动作不完整或存在两种动作时就很难区分出来等问题。
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公开(公告)号：CN111610512B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010485947.1
申请日：2020-06-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于稀疏贝叶斯学习的频控阵雷达离网目标定位方法。首先，根据构造的单基地频控阵雷达收发模型，将发射阵元频偏设置为零，在传统相控阵雷达收发模型下对目标角度进行检测。然后，将发射阵元频偏设置为合适的非零频偏，在获得的目标角度信息的条件下对目标距离进行估计。通过发射零频偏与非零频偏的两次脉冲，应用稀疏贝叶斯学习算法完成对离网目标的定位。计算机仿真实验表明，该方法具有较好的目标定位效果，有效提高了算法的收敛性，证明了本发明的有效性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110555880B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201910789480.7
申请日：2019-08-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种焦距未知的P6P相机位姿估计方法，包括S1:读取n对2D‑3D关键点，选取其中6对，并根据所建立的旋转矩阵解算模型的模型特征对关键点的信息进行预处理；S2:将对应的3D坐标点均与第一个3D坐标点组成向量，并垂直投影到成像面；S3:引入垂直投影向量与相机投影模型之间的联系，建立含有旋转矩阵的方程组，解算旋转矩阵；S4:根据所求旋转矩阵，求解位移向量，得到相机坐标系与世界坐标系的相对关系。本发明能够估计出图像拍摄时的相机位姿。
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