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公开(公告)号：CN113156437B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110351415.3
申请日：2021-03-31
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学前沿技术研究院
摘要： 本发明提供一种高轨SAR对低轨SAR成像的射频干扰影响评估方法，可根据高轨SAR与低轨SAR的系统参数以及地面双基地散射系数计算来自高轨SAR的射频干扰信号聚焦后的功率，然后利用低轨SAR信号聚焦后的功率和射频干扰信号聚焦后的功率计算聚焦后图像SINR，从而有效地评估高轨SAR信号对低轨SAR成像产生的影响，实现高轨SAR对低轨SAR射频干扰影响的定量分析，进而判断高轨SAR是否对低轨SAR的成像产生影响。
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公开(公告)号：CN113495271B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202110141893.1
申请日：2021-02-02
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学前沿技术研究院
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明公开了一种SAR层析高度向成像方法及系统，涉及合成孔径雷达技术领域，本发明在进行SAR层析时，考虑相关系数的影响，并根据相关系数提高SAR层析的高度向位置估计精度，避免了非强点目标对SAR层析高度向成像精度的影响。具体方案为：针对同一地区，获取其配准后的共N幅SAR图像，N至少为3；根据高度向成像需求确定平面范围内的点；对应任意一个平面点，在N幅SAR图像分别中选取当前平面点对应的像素，得到共N个待处理像素；利用N个待处理像素，对当前平面向点进行高度向散射信息求解；所有平面点的高度向散射信息组成当前地区的高度向成像。
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公开(公告)号：CN114609629A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210093131.3
申请日：2022-01-26
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学前沿技术研究院
摘要： 本发明公开了基于直达波和杂波子空间的GEO星机双基地同步方法，该同步方法在直达波同步的基础上，为了实现直达波斜距相位与同步误差相位的精确分离，先利用三次相位函数提取直达波斜距的高阶项系数，再将场景中提取的静止杂波子空间作为辅助校准源，从该空间中估计出斜距相位产生的多普勒频移误差，实现了直达波斜距相位与同步误差相位的精确分离，从而提高运动目标测速和定位精度。本发明方法不需要实时获取高精度轨道参数，降低同步难度。
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公开(公告)号：CN113156437A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110351415.3
申请日：2021-03-31
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学前沿技术研究院
摘要： 本发明提供一种高轨SAR对低轨SAR成像的射频干扰影响评估方法，可根据高轨SAR与低轨SAR的系统参数以及地面双基地散射系数计算来自高轨SAR的射频干扰信号聚焦后的功率，然后利用低轨SAR信号聚焦后的功率和射频干扰信号聚焦后的功率计算聚焦后图像SINR，从而有效地评估高轨SAR信号对低轨SAR成像产生的影响，实现高轨SAR对低轨SAR射频干扰影响的定量分析，进而判断高轨SAR是否对低轨SAR的成像产生影响。
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公开(公告)号：CN113495271A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110141893.1
申请日：2021-02-02
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学前沿技术研究院
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明公开了一种SAR层析高度向成像方法及系统，涉及合成孔径雷达技术领域，本发明在进行SAR层析时，考虑相关系数的影响，并根据相关系数提高SAR层析的高度向位置估计精度，避免了非强点目标对SAR层析高度向成像精度的影响。具体方案为：针对同一地区，获取其配准后的共N幅SAR图像，N至少为3；根据高度向成像需求确定平面范围内的点；对应任意一个平面点，在N幅SAR图像分别中选取当前平面点对应的像素，得到共N个待处理像素；利用N个待处理像素，对当前平面向点进行高度向散射信息求解；所有平面点的高度向散射信息组成当前地区的高度向成像。
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公开(公告)号：CN113777606A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110921920.7
申请日：2021-08-12
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学前沿技术研究院
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明提供一种分布式GEO SAR三维形变反演多角度选取方法及装置，所述方法包括获取分布式GEO SAR系统对观测目标全部照射的空间范围内的速度、坐标、场景坐标，得到三维形变模型系数矩阵；通过各观测角度下的干涉图相位方差获得相位误差的协方差矩阵；根据所述三维形变模型系数矩阵和所述相位误差的协方差矩阵，计算所述分布式GEO SAR系统对观测目标在全部照射时间段内的测量精度系数最小定位精度系数；基于所述分布式GEO SAR系统对观测目标在全部照射时间段内的测量精度系数最小定位精度系数,进行最优组合选择。根据本发明的方案，可有效提高地表三维形变反演精度。
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公开(公告)号：CN113777606B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202110921920.7
申请日：2021-08-12
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学前沿技术研究院
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明提供一种分布式GEO SAR三维形变反演多角度选取方法及装置，所述方法包括获取分布式GEO SAR系统对观测目标全部照射的空间范围内的速度、坐标、场景坐标，得到三维形变模型系数矩阵；通过各观测角度下的干涉图相位方差获得相位误差的协方差矩阵；根据所述三维形变模型系数矩阵和所述相位误差的协方差矩阵，计算所述分布式GEO SAR系统对观测目标在全部照射时间段内的测量精度系数最小定位精度系数；基于所述分布式GEO SAR系统对观测目标在全部照射时间段内的测量精度系数最小定位精度系数,进行最优组合选择。根据本发明的方案，可有效提高地表三维形变反演精度。
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公开(公告)号：CN114910905A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210427304.0
申请日：2022-04-22
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学前沿技术研究院
摘要： 本发明提供一种相似性约束下GEO星机双基SAR动目标智能成像方法，包括：通过GEO SA‑BSAR系统采集含有运动目标的回波数据，并对回波数据进行距离压缩、方位维FFT和杂波抑制处理，获取运动目标的距离‑多普勒域信号；对距离‑多普勒域信号进行距离维FFT处理、相位补偿和2D‑IFFT处理，获取运动目标散焦信号；构建基于相似性约束的深度神经网络模型，深度神经网络模型的网络结构由若干个残差块搭建，并通过优化含相似性度量的损失函数对深度神经网络进行训练，得到深度神经网络模型参数；将运动目标散焦信号输入训练后的深度神经网络模型，输出得到聚焦的运动目标图像。本发明能够快速准确地对运动目标进行成像。
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公开(公告)号：CN118566897A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410626578.1
申请日：2024-05-20
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
摘要： 本发明提供一种基于多频差分估计器的昆虫雷达体长反演方法，首先基于昆虫极化散射矩阵计算出四个与回波强度不相关的差分估计器，再分析得出多频差分估计器与昆虫体长之间的相关关系，最后基于随机森林回归算法构建多频差分估计器到昆虫体长的映射关系，实现体长反演；由此可见，本发明基于四个差分估计器均与昆虫体长存在一定相关关系的结论，结合四个频段的四个差分估计器实现了昆虫体长的高精度、可反演体长范围大且对回波强度不敏感的反演估计，精确的昆虫体长数据有助于实现迁飞害虫精确种类辨识。
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公开(公告)号：CN117635633A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311540550.8
申请日：2023-11-17
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
IPC分类号： G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于Mask R‑CNN的时空聚集虫群智能分割方法。本发明首先基于高分辨全极化昆虫雷达测量的昆虫信息绘制昆虫时空分布热力图，然后以昆虫时空分布热力图为输入，采用Mask R‑CNN网络进行虫群分割，根据掩膜像素坐标匹配对应时空的昆虫信息。本发明分割效果良好、识别率高，分割精细化、准确，有助于实现迁飞虫群的精细化迁飞行为分析，保护我国粮食安全。
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