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公开(公告)号：CN119199859A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411539723.9
申请日：2024-10-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于Omega‑K算法的正交频分复用信号的合成孔径成像方法，属于雷达成像技术领域。本发明所述方法在利用OFDM信号进行合成孔径成像过程中，充分考虑OFDM信号高距离向分辨率优势，通过对回波信号进行距离向傅里叶变换，在距离频域方位时域进行距离向匹配滤波，然后进行方位向傅里叶变换，将数据变换到二维频域，在二维频域进行方位向匹配滤波，进而在二维频域通过Stolt插值来校正距离向方位向高阶耦合的相位，最后进行二维傅里叶逆变换得到成像结果，是一种高效的基于正交频分复用信号的合成孔径成像方法，在较大斜视角也能得到很好的聚焦效果，能够实现高精度、高分辨率成像。
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公开(公告)号：CN117912106A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410030691.3
申请日：2024-01-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G01S13/88 , G01S7/41 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于雷达手势识别技术领域，具体涉及一种基于聚类级联网络的毫米波雷达双手手势识别方法。本发明将采集到的左右手雷达回波数据进行预处理，提取出距离、速度等信息，通过MVDR波束形成算法，阈值滤除和区域截断的处理，生成距离‑角度图像，将左右手的特征图分别输入到CNN‑LSTM网络中进行训练，得到左手和右手的预定义手势训练模型。将需要识别的数据进行DBSCAN聚类，根据聚类角度值判断左右手，分别输入到相应的网络模型中，得到双手手势识别结果。本发明的不涉及复杂的计算操作，实现方式简单，只用到两个维度的特征就可以实现双手手势识别，为基于毫米波雷达的双手手势识别提供了新思路。
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公开(公告)号：CN113627366B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110937176.X
申请日：2021-08-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于自动人脸识别领域，涉及一种基于增量聚类的人脸识别方法。本发明充分利用了无标注人脸图像背后的各种互信息，提出一种基于批增量的端到端的深度聚类识别框架。将无监督图像的增量聚类识别方法转化为伪0‑1分类问题，通过图像增强的方式构造正、负图像对挖掘图像之间的联系，利用图像的初次集群结果为图像标注伪标签，并通过伪标签损失约束图像的类间关系。采用增量的方式对图像进行聚类识别相较于传统的全量聚类识别方式，克服了对已有图像的大规模存储和重复调用及模型的全局更新的问题，能满足一些实际应用中在线和实时人脸识别的需求。
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公开(公告)号：CN113050088B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110286982.5
申请日：2021-03-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明属于视频SAR运动目标跟踪定位技术领域，具体涉及一种基于视频SAR阴影的定位方法。本发明的方法：首先，基于视频SAR成像区域的参考点的绝对坐标的采集，以及对参考点的成像结果检测，得到参考点的相对坐标、绝对坐标以及目标的相对坐标，然后建立超定方程组，并简化方程组，将其中共同未知参数合并成新的变量，将其成为超定线性方程组，最后利用最小二乘法完成对目标参数的估计。这种算法巧妙的利用方程组解二次参数的共有性，将二次方程组替换成一次线性方程组，使用最小二乘法的参数估计优势有效的降低了动目标估计的误差。
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公开(公告)号：CN114626006A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210274459.5
申请日：2022-03-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达成像信号和FPGA技术领域，具体涉及一种雷达成像中CS算法补偿因子实时生成的FPGA实现方法。本发明主要是提出了基于FPGA实现的CS算法补偿因子实时生成模块，该模块由21级流水线结构组成，每一层流水结构主要利用Floating Point IP核和Cordic IP核对输入参数进行快速计算，实现CS算法补偿因子的实时生成，解决了在高速时钟下，传统DSP方案计算时间长，无法满足系统成像实时性要求的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114609635A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210277301.3
申请日：2022-03-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明属于雷达干涉测量技术领域，具体涉及一种视频合成孔径雷达的干涉测量方法。本发明将视频SAR各相邻孔径中主天线所成的复图像相融合，各相邻孔径中副天线所成的复图像相融合，得到主天线相邻孔径融合图和副天线相邻孔径融合图，再将主副天线的融合图进行配准后再共轭相乘，得到干涉图，之后再对干涉图进行干涉图数据处理得到高精度的目标高程值。本方法旨在消除干涉测量过程中多次干涉图数据处理的冗余过程，节省重复干涉图数据处理的时间，为更快地视频SAR干涉测量提供了新思路。
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公开(公告)号：CN111813223A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010655786.6
申请日：2020-07-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达和人机交互技术领域，具体涉及一种基于高分辨雷达信号的手势自动分割识别方法。本发明的方法利用采集的手势雷达回波数据进行快速傅里叶变换获得距离矩阵；通过自适应方差阈值获得运动手势时间距离曲线的上下边界索引曲线；对上下边界索引曲线进行滑动平均和寻找极值点，实现手势的自动分割；对分割手势进行特征提取，采用支持向量机分类器进行训练，获取手势分类输出结果。本发明在较低的计算处理复杂度上面实现手势数据的自动分割与识别，自适应地提取运动手势的时间距离曲线和对应手势的统计特征，从而能够应用于构建手势识别的端到端系统。
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公开(公告)号：CN111580105A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010488574.3
申请日：2020-06-02
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于太赫兹雷达高分辨成像的自适应处理方法。针对现有太赫兹雷达高分辨成像方法存在需要人工调整的参数，以及批量处理时不合格图像需要人工判断的问题。本方法对各角度采用其附近回波能量的变异系数来自适应识别该角度能否作为子孔径边界，代替原有的能量门限。本方法依次使用不同的门限来分割背景与目标，采用统计目标图像中闭运算之后不会与其他连通区域融合的孤立连通区域数目的方法，来自适应得到最佳分割门限。本方法使用寻找最佳分割目标图像中值为8邻域中最大值的像素的方式，将成像结果分解为散射点组。并采用根据散射点位置关系来识别目标图像中是否存在孤立的一字排列散射点的方法来自适应挑选出不合格的图像。
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公开(公告)号：CN111398913A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010263529.8
申请日：2020-04-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达遥感应用技术，具体涉及一种基于双PRF的视频SAR动目标回波过滤方法。本发明利用视频SAR成像时动目标回波的多普勒频移特性，采用两种不同的PRF分别获取对应的成像结果，而在成像结果中像素的强度关联目标的散射系数，利用相同动目标在两个成像结果中出现的位置不同，考虑到动目标回波信号相比背景杂波强度较强，通过对相同位置像素强度的大小的比较取小，可以实现对动目标回波信号的过滤。该方法能通结合两个PRF下的成像结果实现对动目标回波信号的过滤。
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公开(公告)号：CN105976376B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201610300551.9
申请日：2016-05-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达遥感或图像处理技术，即用图像处理技术分析雷达观测信息，具体涉及一种基于部件模型的高分辨SAR图像目标检测方法。本发明通过对原始SAR图像数据每一像素点进行特征压缩和筛选，提取低级别特征兴趣点，从兴趣点局部信息生成目标部件初始单元，对初始单元特征进行计算，并通过图割方法生成目标部件组合模型，利用目标部件模型的描述实现高分辨SAR图像目标检测。本发明充分有效利用了高分辨SAR图像中目标的分布特性，检测得到的目标部件模型比较完整，能更好地保留目标的整体信息，对于噪声具有较强的鲁棒性，算法稳定性较高，检测结果精确，并且能够有效提高图像检测的自适应能力。
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