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公开(公告)号：CN113567976A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110778809.7
申请日：2021-07-09
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供一种基于毫米波雷达的无人机旋翼检测系统及其检测方法，它是一种结合LFMCW雷达距离多普勒处理、峰值检测和距离‑熵检测的无人机旋翼检测系统设计方法。通过对散射回波信号进行多目标检测与信息提取，得到无人机的距离信息与多普勒信息的二维平面能量分布。通过峰值检测方法获得存在无人机目标的距离区域，然后依次计算各个距离单元的幅值分布熵，再对距离—熵曲线做峰值检测，综合RD图和距离‑熵曲线的检测结果，最后实现无人机旋翼区域的检测。一方面能将无人机与其他目标区分开，另一方面能将无人机所在距离范围内存在旋翼的距离单元与其他距离单元区分开，在实现无人机位置检测的同时进一步实现旋翼位置的检测。
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公开(公告)号：CN113487012A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110705247.3
申请日：2021-06-24
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供一种面向FPGA的深度卷积神经网络加速器及设计方法，它采用模型压缩、参数量化、结构优化等相关技术，实现软硬件协同设计，压缩卷积神经网络规模，实现复杂卷积神经网络在FPGA平台上的部署与实时处理。其对卷积层进行滤波器剪枝，一方面能够减少网络模型的参数量，减小网络模型对存储资源和计算资源的需求，甚至消除对FPGA片外存储芯片的访问；另一方面可以通过量化进一步压缩模型，并使其更加硬件友好；同时还能通过合理的并行结构提升FPGA片上资源利用效率，从而进一步提升FPGA计算DCNN模型的速度，最终达到加速效果。
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公开(公告)号：CN105245584B
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201510622251.8
申请日：2015-09-25
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： H04L29/08
摘要： 一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统，它包括：数据融合单元、行车信息获取单元、回波信号提取单元、信号调制单元、信号解调单元、无线收发单元，它们之间彼此相互连接；一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统的构建方法，它包括十三大步骤。本发明采用OFDM完成对自身行车信息的调制与发射共享，一方面可通过合作通信方式解调出其他车辆的行驶速度、工作状态及动向特征数据，另一方面则可利用非合作雷达探测方式测量本车与周边其他车辆的相对位置及运动信息，进而为驾驶员或自动驾驶系统实时提供周边目标运动情况，帮助其采取必要的合理措施，提高行车安全。
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公开(公告)号：CN105245584A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510622251.8
申请日：2015-09-25
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： H04L29/08
CPC分类号： H04L67/12
摘要： 一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统，它包括：数据融合单元、行车信息获取单元、回波信号提取单元、信号调制单元、信号解调单元、无线收发单元，它们之间彼此相互连接；一种基于OFDM雷达通信一体化的车联网感知系统的构建方法，它包括十三大步骤。本发明采用OFDM完成对自身行车信息的调制与发射共享，一方面可通过合作通信方式解调出其他车辆的行驶速度、工作状态及动向特征数据，另一方面则可利用非合作雷达探测方式测量本车与周边其他车辆的相对位置及运动信息，进而为驾驶员或自动驾驶系统实时提供周边目标运动情况，帮助其采取必要的合理措施，提高行车安全。
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公开(公告)号：CN102636150B
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201210134657.8
申请日：2012-04-28
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G01C1/00
摘要： 一种快速确定空间轴对称刚体目标姿态角的方法：（1）根据已知目标转动惯量（Ix＝Iy≥Iz）和初始旋转角速度wx0，wy0，wz0确定目标运动动能T和总角动量H；（2）求解三角函数频率参数ε，椭圆的模k，椭圆特征参数n；（3）求解正弦幅度雅克比椭圆函数sn，余弦幅度雅克比椭圆函数cn，Δ幅值雅克比椭圆函数dn的最简表达式；（4）求解空间刚体目标的三个旋转角速度分量wx，wy，wz；（5）化简第三类非完全椭圆积分公式（6）求解空间刚体目标的三个姿态角。采用本发明可以利用雅克比椭圆函数的计算原理比较快速地得出目标的旋转角速度，进而获得目标的姿态角，减少了运算量，大大缩短了计算机运算时间。
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公开(公告)号：CN101825707B
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201010139248.8
申请日：2010-03-31
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明涉及一种基于Keystone变换和相参积累的单脉冲测角方法，包括以下几个步骤：(1)对目标回波的视频信号进行脉冲压缩；(2)对脉压后信号进行Keystone变换以校正跨距离单元走动；(3)对校正后脉冲串的相参积累处理；(4)基于CFAR的目标检测；(5)目标角度信息的提取和计算。本发明能够有效改善对目标位置和运动信息的测量精度，且具有较为广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN113487012B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202110705247.3
申请日：2021-06-24
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/082 , G06N20/00
摘要： 本发明提供一种面向FPGA的深度卷积神经网络加速器及设计方法，它采用模型压缩、参数量化、结构优化等相关技术，实现软硬件协同设计，压缩卷积神经网络规模，实现复杂卷积神经网络在FPGA平台上的部署与实时处理。其对卷积层进行滤波器剪枝，一方面能够减少网络模型的参数量，减小网络模型对存储资源和计算资源的需求，甚至消除对FPGA片外存储芯片的访问；另一方面可以通过量化进一步压缩模型，并使其更加硬件友好；同时还能通过合理的并行结构提升FPGA片上资源利用效率，从而进一步提升FPGA计算DCNN模型的速度，最终达到加速效果。
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公开(公告)号：CN104215939A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410532770.0
申请日：2014-10-10
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G01S7/02
摘要： 本发明提供一种融合广义对称结构信息的知识辅助空时自适应处理方法，该方法的步骤为：(1)利用酉变换矩阵进行线性变换，将原空时自适应处理问题转化成与之等价的形式，使其协方差矩阵由复广义对称矩阵变成相同维数的实对称矩阵；(2)利用样本数据获得变换后协防差矩阵的一个估计；(3)求先验协方差矩阵在最小欧氏距离准则下的最优实对称估计；(4)利用广义线性结合和凸结合方法结合训练样本和先验协防差矩阵求得真实协方差矩阵的最小均方误差估计；(5)根据两步设计得到部分均匀模型和随机非均匀模型假设下的检测器形式，实现对目标的检测。本发明有效降低了空时自适应处理中协方差矩阵估计时对训练样本的需求量，显著提升了检测器的性能且实现简单。
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公开(公告)号：CN101825707A
公开(公告)日：2010-09-08
申请号：CN201010139248.8
申请日：2010-03-31
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明涉及一种基于Keystone变换和相参积累的单脉冲测角方法，包括以下几个步骤：(1)对目标回波的视频信号进行脉冲压缩；(2)对脉压后信号进行Keystone变换以校正跨距离单元走动；(3)对校正后脉冲串的相参积累处理；(4)基于CFAR的目标检测；(5)目标角度信息的提取和计算。本发明能够有效改善对目标位置和运动信息的测量精度，且具有较为广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN114325623B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011220695.6
申请日：2020-11-05
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明提供一种基于毫米波雷达的人体肢体运动信息测量方法，步骤有：一：通过雷达设备发射毫米波电磁信号；二：接收人体目标散射回波信号；三：对每帧数据进行目标距离‑多普勒‑角度联合测量；四：多目标检测与信息提取；五：目标躯干位置估计；六：躯干散射抑制；七：确定肢体在径向距离维的分布；八：特征提取与识别；本发明有较高的测量精度和全天时、全天候的工作特点，可以实现对多人体的肢体运动信息测量，提高测量效率，提高了测量精度；具有结构简单、兼容性强、适用范围广的特点；所述方法科学，工艺性好，具有广阔推广应用价值。
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