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公开(公告)号：CN117310641B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202311237415.6
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01S7/41 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种结合相位处理机制与LSTM网络模型的海杂波抑制方法，机载多功能海上监视雷达系统获取实测雷达回波数据，经过距离脉冲压缩后逐距离单元做归一化预处理；选取其中一个海杂波强度且不受到目标信号干扰的距离单元，获取海杂波一维时间序列；用自相关函数法估计该海杂波时间序列的延迟时间，用Cao算法估计该海杂波时间序列的嵌入维数；根据估计的延迟时间和嵌入维数用该一维海杂波时间序列构造训练数据集，其余距离单元时间序列构造出验证数据集；基于相位处理机制，设计LSTM网络模型；将训练数据集输入网络，训练网络得到海杂波预测模型，输入验证数据集，得到其余距离单元内的海杂波预测结果；将预测得到的海杂波与原回波对消实现海杂波抑制。
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公开(公告)号：CN117310641A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311237415.6
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01S7/41 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种结合相位处理机制与LSTM网络模型的海杂波抑制方法，机载多功能海上监视雷达系统获取实测雷达回波数据，经过距离脉冲压缩后逐距离单元做归一化预处理；选取其中一个海杂波强度较大且不受到目标信号干扰的距离单元，获取海杂波一维时间序列；用自相关函数法估计该海杂波时间序列的延迟时间，用Cao算法估计该海杂波时间序列的嵌入维数；根据估计的延迟时间和嵌入维数用该一维海杂波时间序列构造训练数据集，其余距离单元时间序列构造出验证数据集；基于相位处理机制，设计LSTM网络模型；将训练数据集输入网络，训练网络得到海杂波预测模型，输入验证数据集，得到其余距离单元内的海杂波预测结果；将预测得到的海杂波与原回波对消实现海杂波抑制。本发明利用海杂波的混沌特性和神经网络的非线性映射特性，采用结合相位处理机制的LSTM网络模型与预测并抑制海杂波，能提高海杂波背景下的目标检测和识别。
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公开(公告)号：CN109655830B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201811615000.7
申请日：2018-12-27
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了针对星上去走动与二维空变校正的地球同步轨道SAR斜视成像处理装置，本装置顺次采用星上卫星调整接收窗去除信号走动、去走动回波链路下传、星地几何关系构建空变模型、距离向残余走动校正、距离徙动校正与压缩、方位向部分去斜降低时间跨度、方位向残余走动去除、方位向非线性变换与压缩、最后经几何校正与成像结果输出。与传统算法比较，本发明利用GEO SAR下重频极低的特点，通过星上去走动降低距离和方位向耦合的同时提高了星上数据存储的有效性；对于接收到的回波通过部分对方位和距离向进行精细修正，提高了算法的聚焦精度。
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公开(公告)号：CN108196253A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711449591.0
申请日：2017-12-27
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种用于合成孔径雷达的方位模糊抑制方法，该方法是为了获得受方位模糊能量干扰较小的SAR图像；具体处理步骤为：含模糊的单视复图像数据的方位向傅里叶变换→局部方位模糊度求解→最佳滤波器构建→原数据中各成分最佳估计→表征列向量求取→频谱选择傅里叶转换阵构建及保留子谱段求取→频谱外推。相较于现有的方位模糊抑制算法，本发明的处理对象不会局限于常见的条带工作模式下的SAR图像数据，对于滑动聚束模式下的数据处理也是有效；而且本发明的处理结果在方位模糊能量得到极大抑制的同时，保持方位向分辨率不变，这是现有方位模糊抑制算法所难实现的。
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公开(公告)号：CN103558601B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201310534340.8
申请日：2013-11-01
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种用于合成孔径雷达过采样数据处理的超分辨方法，该方法是为了获得超分辨的SAR图像。具体处理步骤为：二维回波信号的方位向傅里叶变换→补余徒动校正→距离向傅里叶变换→一致徒动校正和距离压缩→距离向傅里叶逆变换→附加相位校正→方位向傅里叶逆变换→融合反演矩阵的方位压缩。相较于匹配滤波等常规的成像处理方式，本发明处理的成像结果能量更加集中，显著提高空间分辨率，达到超分辨的目的。相较于完全基于矩阵的SAR数据处理，本发明与高效率的传统成像算法相结合，因而显著提高处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103106660B
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201310038632.2
申请日：2013-01-31
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于对比敏感度特性的SAR图像质量评价方法，该方法利用小波分解与对比敏感度CSF函数空间频率带通的相似性，能够有效去除SAR图像中高频部分的噪声干扰，同时该方法计算简便准确，不需要参考SAR图像，仅依据HVSR参数指标就能全面有效评价图像质量。该方法可以应用于机载或者星载合成孔径雷达所获得的SAR图像，通过人眼视觉中的对比敏感度的多通道特性，并结合图像处理中的小波变换的方法，建立一个主观无参考图像型的SAR图像质量评价模型，实现真实主观性对SAR图像的评价。本发明弥补了现有的SAR图像质量评价缺少主观特性的不足，为今后SAR图像评价及提升SAR图像质量奠定扎实的技术支持。
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公开(公告)号：CN102495408B
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201110402690.X
申请日：2011-12-07
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达点阵目标图像数据的自动寻点方法，包括步骤一：天线方向图加权校正；步骤二：雷达接收功率校正；步骤三：寻找二维极大值点；步骤四：点目标像素位置定位；步骤五：位置验证；步骤六：二维频域插值，点目标精确位置定位。本发明实现合成孔径雷达点阵目标图像数据的自动寻点，减少了人工寻点操作的工作量；克服了由于天线加权等原因造成的点目标幅度非均匀特性，寻点准确率高；可获取合成孔径雷达图像数据中点阵目标的精确位置，可用于定标器精确定位，通过控制插值倍数，可调节目标位置的定位精度；可用于实现合成孔径雷达图像数据点阵目标自动评估，得到图像数据的平均性能指标，更能反映系统的实际性能指标。
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公开(公告)号：CN101819274B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010133565.9
申请日：2010-03-25
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于合成孔径雷达前斜视成像处理的扩展非线性变标方法，属于合成孔径雷达的成像技术领域；该方法对合成孔径雷达在前斜视情况下获取的子孔径回波数据首先采用非线性变标方法进行距离向处理，采用三阶模型描述回波信号在距离-多普勒域的相位特性，并补偿距离向调频率的变化，从而实现距离向聚焦；然后采用频谱分析方法进行方位向处理，实现合成孔径雷达前斜视子孔径成像，且成像一致性好，降低了成像处理的计算量。
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公开(公告)号：CN102495408A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110402690.X
申请日：2011-12-07
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达点阵目标图像数据的自动寻点方法，包括步骤一：天线方向图加权校正；步骤二：雷达接收功率校正；步骤三：寻找二维极大值点；步骤四：点目标像素位置定位；步骤五：位置验证；步骤六：二维频域插值，点目标精确位置定位。本发明实现合成孔径雷达点阵目标图像数据的自动寻点，减少了人工寻点操作的工作量；克服了由于天线加权等原因造成的点目标幅度非均匀特性，寻点准确率高；可获取合成孔径雷达图像数据中点阵目标的精确位置，可用于定标器精确定位，通过控制插值倍数，可调节目标位置的定位精度；可用于实现合成孔径雷达图像数据点阵目标自动评估，得到图像数据的平均性能指标，更能反映系统的实际性能指标。
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公开(公告)号：CN102183762A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110061465.4
申请日：2011-03-15
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提出一种压缩感知合成孔径雷达数据获取与成像方法，具体包括步骤一：选择观测场景；步骤二：雷达天线发射Chirp信号；步骤三：合成孔径雷达距离向信号接收；步骤四：构造压缩感知恢复矩阵；步骤五：距离压缩及距离徙动矫正；步骤六：构建方位向滤波矩阵；步骤七：方位向压缩。该数据获取与成像方法针对特殊的观测场景可实现大幅降低雷达存储和传输数据量的目的，且可实现在恢复距离向脉冲压缩信号的同时进行距离徙动矫正，解决了压缩感知恢复信号无法进行插值计算的问题。
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