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公开(公告)号：CN115393739A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210637297.7
申请日：2022-06-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种目标识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取指定图片，指定图片中包含目标图像；根据指定图像，确定与目标图像对应的姿态角信息；根据姿态角，确定与姿态角信息对应的姿态角模型；将指定图像输入姿态角模型，获得与目标图像对应的目标信息，能够基于姿态角信息获取姿态角模型，以对指定图像进行处理，获得目标信息，提高指定图像的识别率。
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公开(公告)号：CN114942417A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210621779.3
申请日：2022-06-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张量填充的阵元失效MIMO雷达DOA估计方法及装置。方法包括：首先，为了降低计算复杂度和对噪声敏感性，对阵元失效下MIMO雷达回波信号矩阵进行降维，并构建三阶回波信号张量；其次，将待恢复的MIMO雷达回波信号张量与较小维度的张量核进行截断卷积运算生成新的张量，并建立截断卷积核范数最小化的张量填充模型；然后，利用张量的截断卷积核范数与该张量的截断卷积矩阵核范数的等价关系，对上述张量填充模型进行松弛；接着，利用增广拉格朗日交替方向乘子算法对松弛后的模型进行求解以获得完整的回波信号矩阵；最后利用RD‑ESPRIT算法估计出目标DOA。本发明利用回波信号张量的多维结构信息，有效恢复MIMO雷达失效阵元的缺失数据，从而提高DOA估计性能。
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公开(公告)号：CN113093144A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110551473.0
申请日：2021-05-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于采样数据矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法，其将MIMO雷达的阵元失效分为冗余虚拟阵元失效和非冗余虚拟阵元失效。当冗余虚拟阵元失效时，对空间上相同位置的正常工作冗余虚拟阵元数据取均值来填充失效阵元的缺失数据，以降低阵元失效对目标DOA的估计的影响，算法处理复杂度低，实时性高。当非冗余虚拟阵元失效时，联合利用MIMO雷达虚拟阵列的采样数据矩阵的低秩和稀疏先验，不仅能挖掘矩阵行间或列间的相关性，而且还能充分利用行内或列内的相关性，对降维填充后的数据矩阵中整行缺失元素进行高精度重构，有效提高MIMO雷达在阵元失效时的DOA估计精度。
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公开(公告)号：CN112802362A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110014431.3
申请日：2021-01-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G08G1/14 , G08G1/0968
Abstract: 本发明公开了基于雾计算的5G车联网平台下智能停车引导系统及方法，应用于自动控制技术和无线通信领域，包括：车辆信息采集模块、信息传输模块、雾计算模块、雾服务器、云服务器和用户终端。本发明可实现在不同网络环境下，实现现场停车位智能引导与移动终端选择停车位的共同协助停车，不仅操作简单、易于实现，而且解决了寻找车位繁琐的问题，经济而实用。
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公开(公告)号：CN110174659A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910541040.X
申请日：2019-06-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代近端投影的MIMO雷达多测量矢量DOA估计方法，通过高维回波数据转换至低维空间以降低空域维度，并对降维后的数据进行奇异值分解，提取信号子空间以降低时域维度，利用近端函数优化模型来表示MIMO雷达多测量矢量DOA估计中的非凸非平滑稀疏优化问题，然后在迭代过程中通过外推步骤和SCAD函数获得近端算子以求解该优化问题。本发明方法在低快拍和低信噪比下相干信源的DOA估计性能优于现有算法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108957388A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810490220.5
申请日：2018-05-21
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G01S3/143 , G01S13/003
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：CN105785361B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201610131702.2
申请日：2016-03-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S13/89
Abstract: 本发明公开了一种阵元失效条件下的MIMO雷达成像方法，在MIMO雷达回波信号矩阵中对应失效阵元位置处的行元素上叠加微小的服从高斯分布的随机扰动量，利用矩阵填充技术能将非均匀采样的MIMO雷达回波数据矩阵恢复成完整的均匀采样数据矩阵，然后利用迭代加权lq最小化方法估计出目标场景向量。由于对失效阵元的回波数据未能有效利用，因此重构的目标场景存在较大的误差，影响了目标的成像质量。为了进一步提高目标场景向量的重构精度，利用已获得的目标场景向量粗估计值和感知矩阵重构出失效阵元丢失的目标接收数据，再次利用矩阵填充和迭代加权lq最小化方法获得高精度的目标场景向量估计值，解决了阵元失效条件下的MIMO雷达成像问题。
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公开(公告)号：CN107462886A
公开(公告)日：2017-12-12
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：CN107064896A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710201492.4
申请日：2017-03-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于截断修正SL0算法的MIMO雷达参数估计方法，首先改善MIMO雷达感知矩阵的病态性，利用SVD反变换从修正后的奇异值及其对应的左右奇异矩阵中获得非病态感知矩阵；其次利用SL0算法对MIMO雷达目标参数进行估计，并在计算初值和梯度投影值时，将病态感知矩阵的伪逆由获得的非病态感知矩阵的伪逆代替；最后根据SL0算法得到的目标场景向量估计值中非零元素的位置确定MIMO雷达目标的角度、距离和多普勒信息。本发明解决了病态感知矩阵下MIMO雷达目标参数估计问题。降低了MIMO雷达目标参数估计的复杂度，有利于工程实现，适合于在现代战争中要求实时性较高的目标探测场合。
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公开(公告)号：CN103777190B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201410065844.4
申请日：2014-02-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了双基地MIMO雷达高速高机动目标的角度估计方法，包括双基地MIMO雷达的接收阵列接收高速高机动目标的回波信号；接收阵列回波与位于不同距离单元上的发射信号进行共轭相乘；对共轭相乘后数据依次在快时间域和慢时间域进行傅立叶变换；根据步骤3中的峰值估计出目标速度；在快时间频率域沿目标多普勒频率值提取在不同分离通道中的目标慢时间频域分量；通过不同距离门上的目标频域数据的拼接实现跨多个距离门形成虚拟阵列数据；利用超分辨算法估计出各目标发射角和接收角。能够避免目标的高速高机动运动对MIMO雷达通道分离的影响，实现跨多个距离门形成有效的虚拟阵列，解决了高速高机动目标下的双基地MIMO雷达的目标角度参数估计问题。
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