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公开(公告)号：CN110187345B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910518181.X
申请日：2019-06-14
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明提出了一种基于梯度理论的双基前视SAR发射机飞行轨迹设计方法，用于解决现有技术中存在的飞机与高速平台协同双基构型下成像分辨率低进而导致对目标的定位精度差的问题。实现步骤为：建立双基前视SAR空间几何模型；通过梯度理论计算发射机的飞行高度；计算发射机初始斜视角的投影角；计算初始双基投影角；确定发射机的初始位置；通过梯度理论计算地距分辨率和多普勒分辨率在xoy平面的投影；确定发射机与接收机的轨道偏移角；获取双基前视SAR发射机飞行轨迹参数。本发明设计的发射机飞行轨迹有效的提高了飞机和高速平台协同双基构型下的成像分辨率，可适用于目标检测中的精确定位。
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公开(公告)号：CN115201824B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210919381.8
申请日：2022-08-02
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明公开了双基成像雷达空变误差补偿和图像畸变联合处理方法，主要解决现有技术由于忽略空变相位误差导致ISAR图像聚焦效果差，低信噪比成像环境中畸变校正精度低的问题。其实现方案是：1)对回波进行脉冲压缩和平动补偿；2)利用补偿后信号计算空变相位误差；3)建立空变相位误差参数的优化函数；4)通过优化函数对空变相位误差参数进行优化获得其估计值；5)利用估计值求解图像畸变系数；6)利用畸变系数和空变相位误差对图像进行空变相位误差补偿和畸变矫正得到双基ISAR图像。本发明显著提高了双基ISAR成像的图像聚焦效果及畸变校正精度，可用于运动目标聚焦成像与目标识别。
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公开(公告)号：CN115015924A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210493994.X
申请日：2022-04-29
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种参数优化二维空变相位误差补偿的ISAR成像方法，用于解决现有技术中存在的低信噪比环境下，ISAR图像聚焦效果较差的技术问题，实现步骤为：对回波数据进行距离向脉冲压缩；建立二维空变相位误差补偿的回波函数；建立二维空变相位误差补偿的图像熵函数；对空变相位误差参数进行粗估计；获取二维空变相位误差补偿ISAR图像。本发明在低信噪比环境下能够有效提高ISAR图像聚焦效果，减小ISAR成像的复杂度，可以用于运动目标识别、目标分类、特征提取。
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公开(公告)号：CN110187345A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910518181.X
申请日：2019-06-14
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明提出了一种基于梯度理论的双基前视SAR发射机飞行轨迹设计方法，用于解决现有技术中存在的飞机与高速平台协同双基构型下成像分辨率低进而导致对目标的定位精度差的问题。实现步骤为：建立双基前视SAR空间几何模型；通过梯度理论计算发射机的飞行高度；计算发射机初始斜视角的投影角；计算初始双基投影角；确定发射机的初始位置；通过梯度理论计算地距分辨率和多普勒分辨率在xoy平面的投影；确定发射机与接收机的轨道偏移角；获取双基前视SAR发射机飞行轨迹参数。本发明设计的发射机飞行轨迹有效的提高了飞机和高速平台协同双基构型下的成像分辨率，可适用于目标检测中的精确定位。
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公开(公告)号：CN115453532A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211123938.3
申请日：2022-09-15
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明提出了一种基于卡尔曼滤波的运动多目标联合雷达成像方法，实现步骤为：对逆合成孔径雷达ISAR的回波信号进行脉冲压缩；对每个目标的初始状态进行估计；构建关于多目标距离误差的优化函数；初始化卡尔曼滤波参数；获取ISAR多目标成像结果。本发明基于卡尔曼滤波，通过每次迭代多目标状态估计量所计算的用于多目标运动补偿的分块傅里叶变换补偿矩阵，对每次迭代的输入信号进行补偿，并对所有补偿得到的回波信号组成的矩阵中的每一列进行傅里叶变换，获取ISAR多目标成像结果，能够有效提高多目标同时成像时ISAR图像的聚焦效果，同时提高ISAR成像效率，可以用于多目标场景下的目标识别、目标分类、特征提取。
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公开(公告)号：CN115201824A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210919381.8
申请日：2022-08-02
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明公开了双基成像雷达空变误差补偿和图像畸变联合处理方法，主要解决现有技术由于忽略空变相位误差导致ISAR图像聚焦效果差，低信噪比成像环境中畸变校正精度低的问题。其实现方案是：1)对回波进行脉冲压缩和平动补偿；2)利用补偿后信号计算空变相位误差；3)建立空变相位误差参数的优化函数；4)通过优化函数对空变相位误差参数进行优化获得其估计值；5)利用估计值求解图像畸变系数；6)利用畸变系数和空变相位误差对图像进行空变相位误差补偿和畸变矫正得到双基ISAR图像。本发明显著提高了双基ISAR成像的图像聚焦效果及畸变校正精度，可用于运动目标聚焦成像与目标识别。
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公开(公告)号：CN112782695A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110107132.4
申请日：2021-01-27
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种基于ISAR图像和参数优化的卫星姿态和尺寸估计方法，可用于卫星识别分类。其实现步骤包括：1)获取ISAR图像序列；2)生成训练样本集和测试样本集；3)构建深度学习网络Pix2pixGAN模型；4)对深度学习网络Pix2pixGAN进行迭代训练；5)对测试样本集中的每幅ISAR图像进行图像分割；6)获取每幅太阳能帆板ISAR图像的位置矩阵；7)获取每个位置矩阵的特征值和特征向量；8)获取卫星的姿态和尺寸。本发明采用深度学习网络Pix2pixGAN对卫星ISAR图像进行图像分割，有效地提高了分割精度，基于参数优化同时获取卫星的姿态和尺寸，有效地提高了卫星姿态和尺寸的估计精度。
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