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公开(公告)号：CN116008985A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211580565.2
申请日：2022-12-09
申请人： 南京航空航天大学 , 南京航空航天大学深圳研究院
摘要： 本发明公开一种基于AM算法的多视角高分辨MIMO雷达关联成像方法及装置，所述方法同时考虑收发阵元位置误差的影响，将其等效为收发相位误差，并借鉴AM算法交替迭代思想，分别对收发阵元位置误差和目标散射系数进行联合估计，并通过估计的阵元位置误差更新参考信号，经过不断迭代，实现对阵元位置误差修正，得到高分辨多视角MIMO雷达关联成像结果。本发明可对收发阵元位置误差修正，得到高分辨的多视角综合成像结果。
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公开(公告)号：CN107817490B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201710929868.3
申请日：2017-10-09
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法，采用帧内最大相似像作为帧中心模板，选取某一帧内的某个与帧内其他所有训练样本具有最大相似性的原始HRRP训练样本作为该帧的帧中心，替代全部训练样本作为模板进行训练。这种方法既找到了最能代表这一帧内所有训练样本的一个模板，又最大限度地保持了模板信号的原始性(即不对帧内最大相似像进行人为的处理)。
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公开(公告)号：CN113376605A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110549409.9
申请日：2021-05-20
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明公开了一种基于原子范数最小化的mmwave‑MIMO雷达DOA估计方法，首先根据mmwave‑MIMO雷达发射天线个数M，接收天线个数N，信源个数J，获取p×q×(M×N)的三维数据包D；其次，对三维数据包D先在对距离门做q点的傅里叶变换，给出目标所在距离门单元；依次从D中取出目标所在距离门单元下的二维数组Bi，将Bi按子脉冲进行脉冲累积得到单测量矢量bi；将单测量矢量bi等价于阵元数为M×N的均匀线阵下的DOA估计；给出基于时分mmwave‑MIMO雷达的超分辨DOA估计函数表达式，并转换成凸函数形式，最后求解原子范数最小化问题；得到目标角度参数及其导向矢量与噪声子空间的正交性。
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公开(公告)号：CN107817490A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201710929868.3
申请日：2017-10-09
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法，采用帧内最大相似像作为帧中心模板，选取某一帧内的某个与帧内其他所有训练样本具有最大相似性的原始HRRP训练样本作为该帧的帧中心，替代全部训练样本作为模板进行训练。这种方法既找到了最能代表这一帧内所有训练样本的一个模板，又最大限度地保持了模板信号的原始性(即不对帧内最大相似像进行人为的处理)。
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公开(公告)号：CN113376605B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110549409.9
申请日：2021-05-20
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明公开了一种基于原子范数最小化的mmwave‑MIMO雷达DOA估计方法，首先根据mmwave‑MIMO雷达发射天线个数M，接收天线个数N，信源个数J，获取p×q×(M×N)的三维数据包D；其次，对三维数据包D先在对距离门做q点的傅里叶变换，给出目标所在距离门单元；依次从D中取出目标所在距离门单元下的二维数组Bi，将Bi按子脉冲进行脉冲累积得到单测量矢量bi；将单测量矢量bi等价于阵元数为M×N的均匀线阵下的DOA估计；给出基于时分mmwave‑MIMO雷达的超分辨DOA估计函数表达式，并转换成凸函数形式，最后求解原子范数最小化问题；得到目标角度参数及其导向矢量与噪声子空间的正交性。
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公开(公告)号：CN114779160A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210419707.0
申请日：2022-04-21
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G01S3/14
摘要： 本发明公开了一种基于估计误差能量约束的圆和非圆混合信号DOA估计方法，包括：线性均匀阵列被动接收来自远场信源发射的彼此不相关的电磁波，得到线性均匀阵列输出；将线性均匀阵列输出及其共轭组成扩展阵列输出信号，计算得到扩展协方差矩阵；引入估计误差能量约束条件，给出基于估计误差能量约束的非圆信号DOA估计函数表达式，最终得到非圆信号的目标角度参数；S5、根据非圆信号的目标角度参数，进一步得出新的基于圆信号的阵列输出协方差矩阵的估计值，最终得到圆信号的目标角度参数。该方法在基于原子范数最小化的DOA估计算法的基础上，引入估计误差能量约束，实现少快拍情况下的混合信号DOA估计。
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公开(公告)号：CN107977642A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711349636.7
申请日：2017-12-15
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种核自适应均值判别分析的高分辨距离像目标识别方法，包括获取原始HRRP信号训练集，进行l2范数归一化提取功率谱特征，得到预处理后的特征样本集；并采用核函数映射到高维特征空间；配置自适应离散度矩阵；求取最佳投影方向；获得新的非线性降维训练特征集；SVM分类器训练；对待测试原始HRRP信号进行SVM分类识别。本发明方法使核映射空间不仅利用了训练样本的全局信息，而且在信息提取中自适应融入了局部信息，能够获得比常用的特征提取和数据降维方法可分性更强的低维度特征，提高了识别精度。该方法同样适用于其他信号的特征提取和分类情况，如无损检测中利用漏磁信号对裂纹种类、大小的分类，音频信号分类等。
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公开(公告)号：CN108133232B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201711350910.2
申请日：2017-12-15
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于统计字典学习的雷达高分辨距离像目标识别方法，包括获取T类目标连续的HRRP原始信号，并对其进行预处理；根据最大概率差值算法将父帧划分成两个子帧，获取初始化统计字典；在统计字典训练之前配置相关参数；训练得到最优字典和转置矩阵；对待测HRRP原始信号利用转置矩阵进行测试识别分类。本发明的方法尤其应用于低信噪比条件下的HRRP目标识别，相比单一的统计建模和字典学习方法具有更好的识别性能。
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公开(公告)号：CN108133232A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201711350910.2
申请日：2017-12-15
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于统计字典学习的雷达高分辨距离像目标识别方法，包括获取T类目标连续的HRRP原始信号，并对其进行预处理；根据最大概率差值算法将父帧划分成两个子帧，获取初始化统计字典；在统计字典训练之前配置相关参数；训练得到最优字典和转置矩阵；对待测HRRP原始信号利用转置矩阵进行测试识别分类。本发明的方法尤其应用于低信噪比条件下的HRRP目标识别，相比单一的统计建模和字典学习方法具有更好的识别性能。
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公开(公告)号：CN114019446B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111214335.X
申请日：2021-10-19
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于去噪核范数最小化的互质相干信源估计方法，包括多个远场相干信源按不同的DOA均向互质阵列发射相同的电磁波信号，得到该互质阵列的接收信号；获取到内插均匀线阵的接收信号；计算内插均匀线阵的采样协方差矩阵，并构造二值标识矩阵；重构出具有完整元素的Toeplitz矩阵；对Toeplitz矩阵进行特征值分解，并通过谱峰搜索得到所估计的相干信源角度参数；最终得到相干信源的估计DOA参数。本发明方法在基于核范数最小化的互质阵内插算法的基础上，引入去噪操作，通过凸优化求解由接收信号所构成的Toeplitz矩阵的核范数最小化问题，实现对多个相干信源的高精度超分辨率DOA估计。
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