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公开(公告)号：CN107462886B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201710617221.7
申请日：2017-07-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于波形对比度最优算法的动目标恒虚警检测方法，包括：根据得到的回波信号高分辨率距离像，通过调整补偿参数使波形对比度达到最优，得到运动补偿后的高分辨距离像；给定虚警概率并获得检测门限；根据补偿后的高分辨率距离像和门限的比较来判断目标是否存在，相较于现有技术本发明能够显著提高太赫兹引信的目标检测性能。
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公开(公告)号：CN108732549B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201810487573.X
申请日：2018-05-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于协方差矩阵重构的阵元缺损MIMO雷达DOA估计方法，包括首先接收阵元缺损下的MIMO雷达接收信号经匹配滤波处理，获得虚拟阵列在k时刻输出信号计算阵元缺损MIMO雷达虚拟阵列的协方差矩阵其次以接收阵元数N作为子方块矩阵的大小，对阵元缺损MIMO雷达虚拟阵列的协方差矩阵进行划分；然后利用Toeplitz矩阵的差分性质重构具有Toeplitz特性的子方块矩阵根据各个子方块矩阵的重构值获得重构后的数据协方差矩阵最后根据重构后的协方差矩阵采用ESPRIT算法进行目标DOA估计。本发明能有效解决接收阵元缺损下的MIMO雷达协方差矩阵秩亏的问题，提高MIMO雷达的DOA估计性能。
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公开(公告)号：CN110261841A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910681301.8
申请日：2019-07-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代加权近端投影的MIMO雷达单测量矢量DOA估计方法，包括如下步骤：首先将降维后接收数据的协方差矩阵向量化，然后利用降维后协方差逆矩阵的高阶幂构造加权矩阵以对稀疏向量进行合适的权值约束，并建立加权近端函数优化模型来表示MIMO雷达单测量矢量DOA估计中的非凸非平滑稀疏优化问题，最后在迭代过程中通过SCAD函数获得近端算子，并将其投影到可行集以求解该加权函数优化模型，从而获得稀疏解，通过搜索谱峰所在位置得到真实目标DOA估计值。相比于加权l1-SVD算法和加权SL0算法，本发明方法能获得更好的DOA估计性能，且无需预知目标个数先验信息。
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公开(公告)号：CN109471078A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811318145.0
申请日：2018-11-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S7/40
CPC classification number: G01S7/4004
Abstract: 本发明提供一种基于图像熵的双基地MIMO雷达阵元缺损诊断方法包括如下步骤：步骤1：对阵元缺损MIMO雷达的协方差矩阵进行特征分解来获得信号子空间，从而降低待恢复数据矩阵的维数，在信号子空间中对应缺损阵元位置处的整行数据全部缺失，从上而下每M行数据构成每一个信号子空间块矩阵，共形成N个信号子空间块矩阵，其中M和N分别为发射阵元和接收阵元数；步骤2：根据信号子空间块矩阵之间的相关性，将所有的信号子空间块矩阵构成一个低秩块Hankel矩阵，通过不定增广拉格朗日乘子法对其进行重构，从而恢复出块Hankel矩阵中的缺失数据，再通过反变换获取完整的信号子空间；步骤3：利用ESPRIT算法进行目标角度估计。
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公开(公告)号：CN108732549A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810487573.X
申请日：2018-05-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于协方差矩阵重构的阵元缺损MIMO雷达DOA估计方法，包括首先接收阵元缺损下的MIMO雷达接收信号经匹配滤波处理，获得虚拟阵列在k时刻输出信号计算阵元缺损MIMO雷达虚拟阵列的协方差矩阵 其次以接收阵元数N作为子方块矩阵的大小，对阵元缺损MIMO雷达虚拟阵列的协方差矩阵进行划分；然后利用Toeplitz矩阵的差分性质重构具有Toeplitz特性的子方块矩阵 根据各个子方块矩阵的重构值获得重构后的数据协方差矩阵最后根据重构后的协方差矩阵 采用ESPRIT算法进行目标DOA估计。本发明能有效解决接收阵元缺损下的MIMO雷达协方差矩阵秩亏的问题，提高MIMO雷达的DOA估计性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104459686B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201410843494.X
申请日：2014-12-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明公开了一种基于Hough变换与蚁群相似度的目标检测与跟踪方法，包括以下步骤：初始化系统参数；进行第一门限的数据筛选；基于速度、幅度信息加权的Hough变换；参数空间的第二门限检测及Hough逆变换；基于蚁群算法相似度进行第三门限检测；目标偏离直线的点迹检测与跟踪。本发明对传统检测航迹的方法进行了明显改进，处理得到的目标轨迹点精确完整；能够理想地找到目标真实点迹，包括偏离Hough逆变换的真实轨迹点，以及完成偏离直线运动类型轨迹点的跟踪，有效消除非目标点迹，效果明显优于传统Hough变换。
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公开(公告)号：CN107300694A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710447396.8
申请日：2017-06-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于电磁波透射系数的未知墙体参数估计方法，建立三层介质的墙体模型，第一介质层和第三介质层分别位于第二介质层的两侧，第二介质层为待测介质层；将发射天线布置于第一介质层，接收天线布置于第三介质层，发射天线距离第二介质层前表面的距离和接受天线距离第二介质层后表面的距离相等；发射天线发射电磁波，接收天线接收发射天线所发出的电磁波；根据电磁波传播特性推导出振幅衰减系数；计算电磁波的传播时延；根据振幅衰减系数和电磁波传播时延估算第二介质层参数，本发明可以比传统方法更准确的估计出介质参数。
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公开(公告)号：CN104392034B
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201410654630.0
申请日：2014-11-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于L1/2范数的稀疏线性阵列优化方法，其特征在于包括确定初始化阵列和加权矩阵、确定阵列加权向量、判断阵列加权向量中首尾阵元的激励是否大于设定的激励最小值δ、判断优化前后阵列加权向量之差的L1范数是否小于设定的误差最小值ξ以及确定稀疏线性阵列的阵元位置和激励的基本步骤。本发明通过将求解L1/2范数非凸优化问题转化为一系列L1范数的凸优化问题，在运算量基本不变的前提下，能获得稀疏度更低的稀疏阵列，以减少实际需要的阵元数；同时，考虑到在阵列孔径给定的条件下，通过对阵列首尾阵元进行约束并进行自适应调整，很好解决在迭代凸优化过程中稀疏阵列首尾阵元缺失的问题，特别适用于优化大型天线阵列的场合。
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公开(公告)号：CN106646414A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611029634.5
申请日：2016-11-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/411
Abstract: 本发明公开了一种基于Bi‑CGSTAB和SL0算法的MIMO雷达目标参数估计方法，属于MIMO雷达目标参数估计技术领域，通过在SL0算法中由离线计算获得的代替感知病态矩阵A的伪逆A*(AA*)‑1，其中(·)*表示矩阵的共轭转置操作，然后利用改进的SL0算法对MIMO雷达的接收信号y进行处理。避免因MIMO雷达感知病态矩阵病态而导致SL0算法失效，并改善了SL0算法的稳健性，具有较高的重构精度；离线计算并存储MIMO雷达感知病态矩阵的伪逆替代矩阵，在MIMO雷达中利用SL0算法估计目标参数时可以直接调用伪逆替代矩阵的值，节省了病态线性方程组的求解时间，加快了稀疏目标信号的重构速度，提高了MIMO雷达目标参数估计的实时性。
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公开(公告)号：CN104297749B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410607213.0
申请日：2014-10-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/89
Abstract: 本发明提供一种基于回波扩展熵的穿墙雷达成像方法，具体步骤包括：建立穿墙成像模型，获得原始信号数据；对天线阵元所接受的回波信号进行扩展；计算熵值并设定门限；对天线阵元所接收的回波信号反复进行扩展，得到阵元不同时间采样点所对应的扩展熵值，利用该熵值设定门限，获得经过处理后的处理图。本发明能够消除墙体强杂波对穿墙成像的影响，提高成像精度，减少了天线阵元数目，对硬件设备的要求较低，大大简化了穿墙雷达硬件设备的设计。
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