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公开(公告)号：CN105099398A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510541333.X
申请日：2015-08-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明公开一种基于相位调制的非均匀DFT调制滤波器组的构建方法，其首先设计均匀滤波器组的原型滤波器；然后根据原型滤波器构建均匀DFT调制滤波器组；最后将均匀滤波器组的各个子带滤波器进行合并和相位调制，生成非均匀DFT调制滤波器组的各子带滤波器。本发明采用子带合并和相位调制的途径，从理论上建立非均匀DFT调制滤波器组和均匀DFT调制滤波器组之间的联系，所构建的滤波器组具有良好的整体性能。
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公开(公告)号：CN103036841B
公开(公告)日：2015-09-02
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：CN103605129B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201310606047.8
申请日：2013-11-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于椭圆包络线的超宽带穿墙雷达成像方法，目标边界重建的成像算法是实现实时性应用的一类重要方法。该类算法原理是根据回波路径通过构造目标边界点与雷达天线之间的几何关系，推导出两者的等式映射，进而对目标边界点进行逐一求解，实现成像。与以能量叠加原理的成像算法不同，此类算法数学过程简单、计算复杂度低，能够应用于实时成像中。同时，对于目标边界的还原具有较好的效果，提高了成像的准确性与实用性。本发明具有计算复杂度低，实时性、抗噪性强和成像准确性高的特点。
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公开(公告)号：CN104579243A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510071914.1
申请日：2015-02-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明公开一种DFT调制滤波器组的快速设计方法，首先根据设计要求先初始化分析原型滤波器h0；根据系统无传递失真以及无混叠失真的频域条件得到无传递失真和无混叠失真的时域条件；然后基于该时域条件，将设计归结为一个无约束的优化问题，目标函数为传递失真，混叠失真和原型滤波器的阻带能量的加权和；运用基于矩阵求逆等效条件的双迭代算法，根据初始化得到的分析原型滤波器h0，快速求解分析原型滤波器h和综合原型滤波器g；由得到的原型滤波器调制得到整个滤波器组。本发明既使得滤波器组的重构误差较小，提高了滤波器组的整体性能，又使得本发明适用于滤波器组通道数过大和子带滤波器长度过长的情况，计算复杂度较低。
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公开(公告)号：CN103605130A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310606333.4
申请日：2013-11-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/89
CPC classification number: G01S13/89 , G01S7/41 , G01S13/888
Abstract: 本发明公开一种超宽带穿墙雷达隐藏运动目标检测与成像方法，其采用了椭圆包络线运动目标边界成像算法来实现超宽带穿墙雷达隐藏运动目标检测与成像，该算法通过一发多收天线间与目标体在每个时刻的几何关系，构造与目标体边界相切的椭圆包络线簇。并选取椭圆包络线簇上的三点来构造此时刻目标边界的实际等效圆，将相邻时刻的实际等效圆做平均处理得到平均等效圆。对所有时刻进行相同处理后，所得到的平均等效圆圆心轨迹即可视为目标体边界的运动轨迹，将所有时刻成像点数经过轨迹函数进行整合统一，便能够得到目标体边界形状的信息，完成成像过程。本发明具有成像精确度高、抗噪性强和复杂度低的特点。
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Patent Agency Ranking
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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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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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