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公开(公告)号：CN117255406A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311208067.X
申请日：2023-09-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式谱共轭梯度法的传感器节点定位方法，包括：1）定义WSNs；2）构建WSNs的图模型；3）优化问题归结；4）海森矩阵进行修正；5）对所有目标节点进行初步定位；6）求解优化问题。这种方法能避免在每次谱共轭梯度迭代中收集整个网络数据计算梯度向量、修正海森矩阵和步长而带来计算复杂度高、鲁棒性差的问题，且具有较高的定位精度和良好的可扩展性，适用于大规模网络节点定位。
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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：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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公开(公告)号：CN110109069B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201910398597.2
申请日：2019-05-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种去时间依赖性频控阵点状干扰波束形成方法，通过可控的波束形成方法，使得发射波束只在指定目标处进行能量汇聚，从而降低对周边目标的所受到的干扰辐射能量，具体包括如下步骤：步骤1：初始化频控阵参数；步骤2：建立干扰信号模型；步骤3：接收目标回波信号，确定干扰目标位置；步骤4：设计去时间依赖性频偏；步骤5：将随机变量引入去时间依赖性随机频偏；步骤6：建立去时间依赖性频控阵点状干扰信号模型；步骤7：波束方向图相位加权；步骤8：实现定点干扰。本发明可以更加精准对目标进行定点干扰且使频控阵波束能量在目标处持续汇聚，同时通过将其原本“S”形波束变为点状波束以降低对周边环境的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112950500B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110213967.8
申请日：2021-02-25
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘检测低秩全变分模型的高光谱去噪方法，构建输入信号模型，并基于所述输入信号模型构建并优化边缘检测低秩全变分模型；利用奇异值收缩方法对所述边缘检测低秩全变分模型中划分出的第一子问题进行求解；基于高光谱图像波段数对得到的第二子问题进行划分，并使用迭代的基于梯度的快速边缘检测四邻域全变分算法对所有的所述第二子问题进行求解；利用软阈值收缩算子对得到的第三子问题进行求解，并对得到的所有的子问题的结果进行迭代；将当前迭代结果与设定的迭代终止条件进行比较，直至满足所述迭代终止条件，并计算出对应的峰值信噪比和结构相似性值，经过实验验证分析，提高光谱图像去噪效果。
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公开(公告)号：CN113064169B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110302804.7
申请日：2021-03-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多输入多输出随机频率分集阵列合成孔径雷达三维成像方法，将MIMO技术和频率分集阵列合成孔径雷达三维成像相结合，形成多输入多输出频率分集阵列三维合成孔径雷达系统，MIMO‑FDA阵列作为切航迹向的实阵列，在沿航迹向的不同观测点，为MIMO阵列选择一组随机的发射频率，MIMO‑FDA随运动平台运动，形成虚拟的FDA平面，实现对目标的三维成像。解决了发射端射发射宽带信号复杂，接收端信号不易分隔宽带信号的问题，采用少量阵元，又解决了平面频率分集阵列不易于阵列集成和实际应用困难的问题。
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公开(公告)号：CN113162879B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110479674.4
申请日：2021-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种联合特征提取的调制信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）信号接收；2）信号预处理；3）特征参数提取；4）设置判决门限；5）分类识别。这种方法所需特征参数少、步骤简洁、复杂度低，在低信噪比下识别率高且能弥补高阶累计量单一特征的局限，适用于多种不同类型的调制信号识别。
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公开(公告)号：CN113419219B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110677772.9
申请日：2021-06-18
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空域特征认知的外辐射源雷达同频干扰级联相消方法其特征在于，包括如下步骤：1）获得包含动目标回波以及多个辐射源基站同频干扰的回波信号；2）获得当前回波信号中能量最强基站的直达波方向；3）获得当前能量最强基站的直达波信号；4）得到回波天线各阵元干扰相消以后的回波信号；5）得到时域干扰相消回波信号的干噪比；6）同频干扰得到抑制。这种方法能在移动通信外辐射源雷达多照射源同频干扰情况下，实现有限阵列规模时对来自不同照射源的同频干扰进行级联相消，这种方法，实用性强。
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