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公开(公告)号：CN111830504B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202010719882.2
申请日：2020-07-23
申请人： 中山大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明涉及ISAR成像信号处理技术，尤其涉及一种基于序贯融合因式分解的序列ISAR三维成像方法。包括以下步骤：S1：ISAR图像序列二维尺寸标定；S2：ISAR图像特征点提取与匹配关联；S3：相邻图像三维重构；S4：统一序贯融合参考系；S5：序贯融合三维重构。通过本发明，针对传统因式分解法在ISAR图像应用中需要同时对序列图像进行特征点提取与匹配，导致最终匹配的特征点较少问题，提出一种序贯融合因式分解法，该方法能满足实际应用中实时性的要求，并且克服了在整个ISAR图像序列中都存在的特征点较少的问题。与传统因式分解法进行对比，序贯融合因式分解法能更好的重构出目标的三维结构。本发明对促进宽带雷达目标识别向实用化、精细化方向发展起到重要作用。
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公开(公告)号：CN115883364B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202211648839.7
申请日：2022-12-21
申请人： 中山大学
IPC分类号： H04L41/0823 , H04L41/0894 , H04L41/12
摘要： 本发明公开了一种分布式网络控制器动态优化方法，根据网络节点的通信能力信息确定邻居节点列表；根据邻居节点列表以及链路能力确定控制面拓扑，根据控制器时延确定控制器维护成本，根据控制器维护成本的变化情况以及控制面拓扑的变化程度确定优化策略，能够充分利用网络节点的通信能力，动态自适应优化控制器，减少控制面的开销，保证网络分布式移动网络控制面的高效运行。本发明可以广泛应用于移动通信技术领域。
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公开(公告)号：CN112882031B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202110045969.0
申请日：2021-01-14
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种离散频率编码波形的ISAR成像方法、装置及存储介质，该方法包括循环发射一个脉组，脉组包括多个不同频率编码的发射脉冲；接收响应脉组返回的回波信号；使用匹配滤波器对回波信号进行依次匹配滤波；使用互相关函数，对经过匹配滤波后的各个回波信号依次进行对齐配准处理；对经过对齐配准处理后的各个回波信号的残余距离误差进行补偿；残余距离误差进行补偿后进行方位向成像处理。本发明通过循环发射包括多个不同频率编码的发射脉冲，也就是使用随机频率编码波形作为雷达的发射波形，能够降低目标旁瓣，增大图像的动态范围，改善强点旁瓣淹没弱散射点的问题，提高ISAR成像质量。本发明可广泛应用于雷达技术领域。
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公开(公告)号：CN112834992B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202110045913.5
申请日：2021-01-14
申请人： 中山大学
IPC分类号： G01S7/292
摘要： 本发明公开了一种脉冲多普勒雷达的信号处理方法、装置及存储介质，该方法包括循环发射一个脉组，脉组包括多个不同频率编码的发射脉冲；接收响应脉组返回的回波信号；使用匹配滤波器组对回波信号进行依次匹配滤波，进行不同距离模糊区域的分离；利用Keystone变换方法对每个距离模糊区域进行距离走动的校正；遍历预设范围内的多普勒模糊数进行多普勒模糊数补偿；根据多普勒模糊数补偿后的相参积累结果的峰值大小，确定对应的多普勒模糊数，完成多普勒解模糊。本发明可以在不改变重频的情况下同时解距离模糊和多普勒模糊，并可以进行整个驻留时间内回波脉冲的相参处理能力，提高了多普勒分辨率，带来了更多的信噪比增益，提高了测距精度和测速精度。
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公开(公告)号：CN112859029B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110086842.3
申请日：2021-01-22
申请人： 中山大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的Costas信号解码方法、系统及存储介质，方法包括分析第一Costas波形信号，根据分析结果构建第一隐马尔可夫模型；构建第二Costas波形信号，通过第二Costas波形信号得到第一时频观测矩阵；利用第一时频观测矩阵训练第一隐马尔可夫模型，得到第二隐马尔可夫模型；对第三Costas波形信号进行时频分析，构建第二时频观测矩阵；利用第二隐马尔可夫模型对第二时频观测矩阵进行解码处理，从而对第三Costas波形信号进行解码。本发明将时频分析方法和隐马尔可夫模型相结合，有效提高了Costas波形信号解码过程中的抗噪性，且对具有任意编码序列或任意码元时长的Costas波形信号均可解码，可以广泛应用于雷达信号处理分析技术领域。
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公开(公告)号：CN113406580B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110551215.2
申请日：2021-05-20
申请人： 中山大学
IPC分类号： G01S7/40
摘要： 本发明公开了一种MIMO雷达低截获性能评估方法、计算机装置和存储介质，MIMO雷达低截获性能评估方法包括确定MIMO雷达在一段时间内空域、时域、频域对准的重合概率、截获接收机对雷达信号的检测概率以及在多复杂信号环境下的脉冲丢失概率，根据重合概率、检测概率和脉冲丢失概率确定截获概率等步骤，截获概率可用于评估MIMO雷达的低截获性能，计算得到的截获概率考虑了MIMO雷达和截获接收机的时间因素、空间因素和频率因素，使用截获概率来评估MIMO雷达的低截获性能可以获得更广的全面性，不依赖评估过程所使用的仪器或者测试对象的性能，具有更好的通用性。本发明广泛应用于电子对抗技术领域。
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公开(公告)号：CN112505692B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202011130590.1
申请日：2020-10-21
申请人： 中山大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本申请公开了一种多输入多输出逆合成孔径雷达成像方法、系统和存储介质，所述方法包括：采集待测目标的回波信号和转动速度区间；根据回波信号获取回波一维距离像序列；对回波一维距离像序列进行平动补偿，得到目标一维距离像序列；根据转动速度区间计算待测目标的空时失配率区间；根据空时失配率区间的黄金分割点迭代计算空时失配率；根据空时失配率构造稀疏观测向量；根据稀疏观测向量对目标一维距离像序列进行稀疏重构。本申请实施例相较于现有技术，采用黄金分割点进行空时失配率区间的迭代计算，提高了空时失配率区间的迭代效率，从而提升了多输入多输出逆合成孔径雷达的成像效率。本申请可广泛应用于逆合成孔径雷达成像技术领域中。
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公开(公告)号：CN116299441A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211094911.6
申请日：2022-09-05
申请人： 中山大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明公开了一种逆合成孔径雷达图像序列的三维重构方法、计算机装置及存储介质，三维重构方法包括获取多个二维ISAR图像，获取逆合成孔径雷达的雷达视线，确定目标在雷达视线上对应的投影方程，提取各二维ISAR图像序列各自的散射中心，将二维ISAR图像对应的散射中心反演到三维空间中，得到二维ISAR图像对应的点云，通过最近邻迭代算法将各二维ISAR图像各自对应的点云融合，确定平移矩阵和旋转矩阵等步骤。本发明能够从中提取出观测目标所蕴含的三维信息，能够充分利用从ISAR图像提取的散射中心，避免提取的散射中心点的损失和关联匹配的错误，极大地提升了重构目标点云的稠密程度。本发明广泛应用于雷达技术领域。
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公开(公告)号：CN115883364A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211648839.7
申请日：2022-12-21
申请人： 中山大学
IPC分类号： H04L41/0823 , H04L41/0894 , H04L41/12
摘要： 本发明公开了一种分布式网络控制器动态优化方法，根据网络节点的通信能力信息确定邻居节点列表；根据邻居节点列表以及链路能力确定控制面拓扑，根据控制器时延确定控制器维护成本，根据控制器维护成本的变化情况以及控制面拓扑的变化程度确定优化策略，能够充分利用网络节点的通信能力，动态自适应优化控制器，减少控制面的开销，保证网络分布式移动网络控制面的高效运行。本发明可以广泛应用于移动通信技术领域。
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公开(公告)号：CN115205586A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210737555.9
申请日：2022-06-27
申请人： 中山大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于知识蒸馏的多自监督任务融合方法、装置及存储介质，建立多个第一神经网络模型、多个自监督任务、分类任务和第二神经网络模型，分别使用各自监督任务，对相应的第一神经网络模型进行自监督训练；通过知识蒸馏融合各第一神经网络模型与第二神经网络模型，使用分类任务对第二神经网络模型进行训练等步骤。本发明应用了知识蒸馏技术，能够借助经过自监督任务训练的第一神经网络模型，提升第二神经网络模型的性能，使得对第二神经网络模型的训练，融合了有监督学习容易训练得到准确度高的网络模型，以及自监督学习容易进行大规模训练的优点，使得有监督学习与自监督学习的优缺点互补。本发明广泛应用于人工智能技术领域。
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