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公开(公告)号：CN104392034A
公开(公告)日：2015-03-04
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：CN115825913A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310051499.8
申请日：2023-02-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于低秩块Hankel矩阵正则化的MIMO阵列DOA估计方法及系统，属于MIMO阵列DOA估计领域；方法包括：S1阵元故障时对MIMO雷达阵列回波信号进行匹配滤波，获得虚拟阵列输出信号矩阵S2用奇异值分解对矩阵进行降维，得到降维数据矩阵S3根据降维数据矩阵中虚拟阵元输出数据之间的相关性特点，定义块Hankel矩阵化操作及其逆过程；S4将降维数据矩阵排列成块Hankel矩阵并施加Schatten‑p范数作为正则项建立基于块Hankel矩阵的低秩矩阵填充模型；S5将含有约束的矩阵填充模型转化为不含约束的增广拉格朗日函数形式；S6利用ADMM算法将增广拉格朗日函数分解为若干个子问题求解；S7求解矩阵填充模型，获得完整的降维数据矩阵然后通过RD‑MUSIC算法从完整降维数据矩阵估计目标的DOA。
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公开(公告)号：CN115587281A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211197246.3
申请日：2022-09-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于因子矩阵先验的阵元失效MIMO雷达角度估计方法，步骤如下：对存在阵元失效的双基地MIMO雷达接收信号进行匹配滤波，得到虚拟阵列的输出信号并计算获得虚拟阵列协方差矩阵构造四阶协方差张量并将其表示成张量CANDECOMP/PARAFAC分解模型；建立具有因子矩阵先验约束的张量填充模型；将张量填充模型转换无约束的增广拉格朗日函数形式；利用ADMM算法迭代求解增广拉格朗日函数，迭代结束时获得因子矩阵U(1)，U(2)和对角矩阵Δ(3)，Δ(4)；构造出完整协方差张量再通过对称厄米特展开还原为完整的协方差矩阵R，最后采用ESPRIT算法进行目标角度估计。本发明能够有效地恢复出四阶协方差张量中多个切片缺失数据，提高阵元失效下MIMO雷达角度估计性能。
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公开(公告)号：CN115407291A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210854486.X
申请日：2022-07-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于块Hankel张量构造的MIMO雷达鲁棒DOA估计方法，当MIMO雷达出现阵元故障时，由其接收数据沿快拍方向堆叠形成的三阶观测张量存在具有大量缺失的切片，即结构性数据缺失，仅利用张量低秩约束无法恢复缺失数据。为此，提出基于块Hankel张量构造的故障阵元缺失数据补偿方法，以更好地利用正常阵元数据和故障阵元数据之间的多维约束关系，改善缺失数据恢复的精度，从而能提高阵元故障时DOA估计的精度，且计算复杂度较低。
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公开(公告)号：CN109782243B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201811599113.2
申请日：2018-12-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于块Hankel矩阵填充的阵元故障MIMO雷达角度估计方法。该方法首先利用虚拟阵列协方差矩阵的列向量构造具有二重Hankel结构的矩阵，并以各个列向量所构成的矩阵为子矩阵，形成具有四重Hankel结构的块Hankel矩阵，使得构造后的块Hankel矩阵的每行每列均有采样元素，并且满足低秩性，利用矩阵填充填补块Hankel矩阵中的缺失数据；然后，对恢复后的块Hankel矩阵中的相应冗余元素取均值；最后对已不存在数据缺失的块Hankel矩阵进行反变换，得到完整的虚拟阵列协方差矩阵，并采用基于阵列协方差矩阵的算法(如ESPRIT算法)估计目标的DOD和DOA。本发明能有效恢复阵元故障的MIMO雷达虚拟阵列协方差矩阵中的大量缺失数据，提高了发射或接收阵元故障时的角度估计性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108957388B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201810490220.5
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匹配SL0算法的MIMO雷达相干信源DOA估计方法，属于多输入多输出(MIMO)雷达目标参数估计领域，具体地说是一种MIMO雷达相干信源的DOA估计方法，利用加权SL0算法估计MIMO雷达目标DOA时，需要把协方差矩阵进行矢量化来获得相应的稀疏重构模型，并利用信号和噪声子空间的正交性来构造加权向量，然而当存在相干信源时，MIMO雷达协方差矩阵的秩将退化，利用协方差匹配准则重构出一个满秩的协方差矩阵，恢复了MIMO雷达协方差矩阵的Toeplitz特性，并利用协方差逆矩阵的高阶幂来近似噪声子空间从而来计算加权向量。本发明算法能够在无需预知信源数目的情况下有效地完成对相干信源的DOA估计。
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公开(公告)号：CN113569773A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110878602.7
申请日：2021-08-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明具体涉及一种基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法，通过构建包含与干扰信号识别相关的知识图谱，将各种干扰类型的知识图谱嵌入到低维向量空间中，既保留了知识图谱中所蕴含的知识又将知识图谱中的实体和关系转换成了向量，并将此知识图谱作为先验知识为Softmax回归方法提供辅助信息，使模型训练速度更快，所需样本数量更少，并进一步提高了低干信比下干扰信号的识别性能。
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公开(公告)号：CN112596036A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011021525.5
申请日：2020-09-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种冲击噪声下MIMO雷达阵列的诊断方法，包括以下步骤：(1)在MIMO雷达接收阵列端获取存在故障阵元时接收数据矩阵；(2)利用无穷范数归一化加权系数对存在故障阵元的MIMO雷达接收数据矩阵进行预处理；(3)通过匹配滤波得到虚拟阵列在多个脉冲周期内的输出信号；(4)对虚拟阵列输出信号矩阵取模、量化处理，再将数据矩阵分割成多个图像块；(5)计算各个接收与发射阵元对应的互信息值均值，构成接收与发射阵列的互信息值矢量；(6)对接收和发射阵列互信息值矢量门限检测以确定故障阵元位置。本发明所述方法可在冲击噪声环境下准确诊断出MIMO雷达故障阵元位置，从而有效解决MIMO雷达在冲击噪声环境下故障阵元诊断问题。
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公开(公告)号：CN111580099A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010535139.1
申请日：2020-06-12
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联合熵值的穿墙成像雷达墙体杂波抑制方法，属于穿墙雷达成像领域，通过时域有限差分法模拟超宽带穿墙雷达探测场景，场景中设置两组平行于墙体的天线阵元，并得到两组天线阵元所接收的回波数据，计算每组数据中每个信源的熵值。由于天线各扫描位置的变化，目标回波信号的变化强度大，墙体杂波的变化强度小，因此目标回波信息熵值要小于墙体杂波信息熵值，根据两组回波数据的联合熵值要大于任意一组的熵值，提出了联合熵值法。本发明方法可以扩大门限的可调节范围，从而提高目标输入信杂比与输出信杂比之间的差值，通过自适应选取最佳的门限调节因子，消除墙体杂波影响，通过后向投影算法得到质量较高的目标成像。
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公开(公告)号：CN107300694B
公开(公告)日：2020-04-17
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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