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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：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：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：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：CN118444315A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410577992.8
申请日：2024-05-10
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
摘要： 本发明公开了一种星地双基地SAR旁瓣成像与形变测量方法，涉及合成孔径雷达技术领域，本发明在进行星地双基地SAR成像时，考虑了旁瓣观测时信号参数不确知、原始信号包络不规则、干涉图存在基线误差的问题，提出了精确的图像聚焦于形变测量方法，可有效补偿上述误差。具体方案为：针对同一地区，获取重复观测的2次数据，包括直达波和回波数据；估计参考轨道直达波中的信号参数和正侧视时刻；估计直达波的PRF；裁剪相应时间段的回波和直达波，并进行同步与成像；处理重轨数据，并进行干涉处理，然后校正基线误差后，获得形变量。
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公开(公告)号：CN115343709B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210707559.2
申请日：2022-06-21
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学前沿技术研究院
摘要： 本发明公开了一种适用于分布式星载SAR系统的地形反演方法，该方法可以融合低分辨率的地形信息和分布式星载SAR系统得到的高分辨率干涉图，使用粒子滤波的方法对地形进行反演，进而得到高分辨率较高精度的地形反演结果。本发明基于粒子滤波的思想，将外部低分辨率DEM和分布式星载SAR获得的多幅高分辨率干涉图进行融合。针对分布式星载SAR高时空采样率的特点，提出了粒子滤波思想框架下空时联合处理的全向融合滤波方法，仿真结果表明此方法可以在各种失相关严重、大气噪声非平稳的情况下有效提高反演地形分辨率和精度。
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公开(公告)号：CN116467969A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310444518.3
申请日：2023-04-23
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： G06F30/28 , G01S7/41 , G01S13/90 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种车载SAR系统对空中目标成像的大气影响建模方法。该方法针对不同尺度的大气扰动影响分别构建了广域时空变模型，采用高精度的数值气象模型结合时空变广域射线描迹法对常规对流层相位误差进行建模，对流层湍流采用湍流功率谱模型结合多相屏理论的方法进行建模。本发明揭示了大气扰动对于车载SAR信号传播的影响机理，为车载SAR系统实现高精度大气扰动补偿提供理论支撑。
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公开(公告)号：CN116430383A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310238133.1
申请日：2023-03-13
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： G01S13/90 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G01B7/16
摘要： 本发明属于合成孔径雷达技术领域，尤其涉及一种分布式地球同步轨道合成孔径雷达三维形变智能反演方法。本发明的方法中，生成器使用具有良好保相性质的解缠网络VUR‑net，判别器使用马尔可夫判别器模型(PatchGAN)，可以解决传统深度学习网络不关心精度保持问题；本发明的方法中，为了防止网络结构崩溃，添加了伪循环一致性损失函数；本发明的方法中，由于通常直接得到的数据为缠绕的，所以设计的深度学习网络具有解缠这一非线性映射能力，为了增强网络的相位解缠能力，引入了相位解缠损失函数。
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