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[发明专利]一种超分辨率驻点扫描实时成像算法-CN201911020842.2有效
发明人： 郭企嘉;周天;李超;李海森 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明提供的是一种超分辨率驻点扫描实时成像算法。步骤(1)：天线在空间平面上对目标等间距扫描采样，并在频域记录回波数据；步骤(2)：采用距离偏移算法计算反射率函数的三维图像，在计算初始图像过程中、对插值后的回波进行三维逆快速傅里叶变换求取改进相干因子；步骤(3)：利用步骤(2)得到的改进相干因子校正初始图像。本发明的方法在波数域重新定义了相干因子的表达形式，在计算反射率函数非相干功率时，只需要一次三维快速傅里叶变换即可完成，因此在保证成像质量的前提下，将计算量从原来的2倍距离偏移算法降低到1.5倍，更适于实时性要求高的成像系统。
一种分辨率扫描实时成像算法

[发明专利]一种超分辨率毫米波MIMO阵列实时成像方法-CN201911021002.8有效
发明人： 郭企嘉;周天;李超;李海森 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明提供的是一种超分辨率毫米波MIMO阵列实时成像方法。步骤(1)：MIMO阵列进行回波数据采样，记录宽带的响应信号；步骤(2)：对频域响应信号，利用MIMO RMA获得反射率函数的三维图像，同时在波数域求取改进相干因子；步骤(3)：利用步骤(2)得到的改进相干因子校正步骤(2)得到的反射率函数的三维图像。该方法重新在波数域定义了反射率函数的非相干功率，使得相干因子的计算只需要一步三维IFFT即可快速完成，进一步提高了成像速度。除此之外，本方法仍然保留了超分辨性能，包括提升空间分辨率，压低图像的旁瓣和基底噪声电平，并显著提高图像的动态范围。
一种分辨率毫米波 mimo 阵列实时成像方法

[发明专利]一种损耗补偿的频分复用毫米波三维成像装置及方法-CN201810068681.3有效
发明人：王忠民;常天英;崔洪亮;郭企嘉 -专利权人：吉林大学
申请日： 2018-01-24 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明公开了一种损耗补偿的频分复用毫米波三维成像装置及方法，包括：依次连接的控制单元、射频单元和天线阵列；射频单元包括倍频器阵列、功分器阵列、毫米波收发阵列、电子开关阵列、正交混频器阵列和分路器阵列；倍频器阵列与功分器阵列连接，功分器阵列的输出一路与毫米波收发阵列连接，另一路与正交混频器阵列连接，所述毫米波收发阵列的输出与正交混频器阵列连接，所述正交混频器阵列与分路器阵列连接；本发明有益效果：将目标物的后向散射数据模型，等效为计算光场传播过程的角谱公式，在图像重建过程中，补偿了毫米波在空间中的传播损耗，提高了毫米波三维成像的质量。
一种损耗补偿频分复用毫米波三维成像装置方法

[发明专利]基于快速多快照无逆稀疏贝叶斯的水下DOA和SAP估计方法-CN202211484570.3在审
发明人： 郭企嘉;谢可安;辛志男;周天 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明提出基于快速多快照无逆稀疏贝叶斯的水下DOA和SAP估计方法。该方法引入光滑函数性质并推广为复数矩阵形式，基于推广后的性质，引入到多快照稀疏贝叶斯学习，推导出了矩阵形式的松弛证据下限relax‑ELBO；基于relax‑ELBO采用VEM方法求解隐变量的后验分布近似；根据后验分布近似对DOA和SAP估计，避免了矩阵求逆，很大程度上提高了运算速度，克服SBL难以在大规模领域和在线应用的局限。
基于快速快照稀疏贝叶斯水下 doa sap 估计方法

[发明专利]一种多路同步频分复用毫米波扫频信号产生装置及方法-CN201710441932.3有效
发明人：王忠民;常天英;崔洪亮;郭企嘉;田现忠 -专利权人：吉林大学
申请日： 2017-06-13 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H04B1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多路同步频分复用毫米波扫频信号产生装置及方法，装置包括专用集成电路、数字信号处理器和多路同步频分复用通道，其中，所述专用集成电路将多个频率的正弦波形数据传输给数字信号处理器，数字信号处理器将接收的波形数据发送给对应的同步频分复用通道，并每隔一定的时间对接收的波形数据进行轮转；多路同步频分复用通道中的每一路都包括依次连接的数模转换器、低通滤波器、混频器和倍频放大网络，最终生成多路扫频信号。本发明信噪比高、同步性好，真正实现频分复用。
一种步频分复用毫米波信号产生装置方法

[发明专利]一种用于稀疏阵列的全变差快速成像算法-CN201910769628.0有效
发明人：崔洪亮;郭企嘉;常天英;王忠民 -专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
申请日： 2019-08-20 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于稀疏阵列的全变差快速成像算法，属于压缩感知成像技术领域。本发明提出一种单步Bi‑CGSTAB改进分割Bregman方法。分裂Bregman方法是一种基于交替方向乘法器ADMM的方法，用于解决TV正规化问题非常有效。首先，本发明改进了分裂Bregman方法的求解顺序，使得求解更高效；另一方面，引入Bi‑CGSTAB算法求解最优条件子问题，使算法快速收敛，并且在任何条件下，单步的Bi‑CGSTAB足以保证成像效果。分裂Bregman方法能够在几十次迭代之内以10‑3的容差收敛到最终解。该方法可用于单输入多输出SIMO稀疏阵列系统的图像重建，也可不失一般性地扩展到MIMO阵列中。
一种用于稀疏阵列全变差快速成像算法

[发明专利]离网格空间交替稀疏贝叶斯压缩波束形成方法-CN202211335212.6在审
发明人： 郭企嘉;谢可安;辛志男;周天 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明提出离网格空间交替稀疏贝叶斯压缩波束形成方法。本发明基于波束形成模型，通过一阶泰勒展开式近似对流形矩阵进行展开，导出包含DOA角度补偿的离网格波束形成模型；基于修正的多快照模型，给出三层贝叶斯结构图的模型假设，并采用空间交替法得到超参数变量的更新迭代公式，最终通过期望最大法给出DOA角度补偿矢量的更新方程。具体来说，本发明通过引入真实DOA和网格点之间的偏移矢量来修正波束形成模型，同时提高DOA角度和目标源信号估计的准确性，结合空间交替技术，避免每次迭代的矩阵求逆，不但减少了单次迭代的计算量，而且保留了加速收敛特征。
网格空间交替稀疏贝叶斯压缩波束形成方法

[发明专利]基于噪声结构多重正则化的图像恢复方法及系统-CN202110614392.0有效
发明人： 郭企嘉;周天;李海森 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于噪声结构多重正则化的图像恢复方法及系统，选择多个稀疏变换并加入相互独立的噪声，建立相互独立的稀疏表示似然函数；基于稀疏表示的似然函数，在各个稀疏域内，假设稀疏变换系数是相互独立的，各自建立满足共轭匹配关系的条件先验概率密度，定义服从Gamma分布的超参数；确定噪声不确定度和超参数的均值估计模型；最后通过变分期望最大化方法结合共轭梯度法迭代实现目标图像的快速重建，不但克服了综合法贝叶斯压缩感知对稀疏变换方法的单重性和可逆性限制，而且联合稀疏域能够有效提高算法的收敛速度。
基于噪声结构多重正则图像恢复方法系统

[发明专利]基于等式结构多重正则化的图像恢复方法及系统-CN202110615237.0有效
发明人： 郭企嘉;辛志男;周天;李海森 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于等式结构多重正则化的图像恢复方法及系统，引入等式结构，构建测量高斯似然函数；基于构建的测量高斯似然函数，选择多个稀疏变换，以稀疏变换系数为基础，给出相互独立的多个概率密度函数来推算目标图像的条件先验概率密度；基于目标图像的条件先验概率密度，根据贝叶斯法则推算目标图像的均值估计模型；最后通过期望最大化方法结合共轭梯度法迭代实现目标图像的快速重建，克服了综合法引入稀疏表示的可逆性限制，并允许采用任意数量的稀疏变换，而且联合稀疏域能够有效提高算法的收敛速度。
基于等式结构多重正则图像恢复方法系统

[发明专利]一种线上贝叶斯压缩水下成像方法及系统、设备和介质-CN202111514936.2在审
发明人： 郭企嘉;杨偲昀;周天 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G01S15/89 文献下载
摘要：本发明提出了一种线上贝叶斯压缩水下成像方法及系统、设备和介质，该方法通过引入状态转移方程建立源向量各快拍之间的结构关系，结合波束形成模型，构建转移概率密度和似然概率密度，给出超参数的估计公式，包括稀疏超参数、噪声不确定度和转移矩阵，并采用锯齿滞后周期性更新机制结合Kalman滤波‑RTS平滑实现源向量的高精度重构。该方法具有非迭代特征，以快拍或时间序列推进估计进程，具有收敛性保证，算法同时兼具低计算量和计算量可预测性，尤其适用于水下成像系统在线工作。
一种线上贝叶斯压缩水下成像方法系统设备介质

[发明专利]块近端梯度双稀疏字典学习波束形成方法及系统-CN202110913575.2在审
发明人： 郭企嘉;周天;李海森 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G01S7/539 文献下载
摘要：本发明提出了块近端梯度双稀疏字典学习波束形成方法及系统，包括：建立基于双稀疏字典学习的多重约束最优化数学模型；通过引入拉格朗日乘子，获得与上述模型等效的无约束的代价函数表示，并确定各参数数值；将无约束代价函数的最小化求解转化为稀疏编码、字典学习和信号源估计三个子问题分别求解，规定各变量迭代初值，基于估计的信号源形成波束。本发明模型中同时包含了稀疏表示系数和字典矩阵的l1,1范数项，在已知解析字典的稀疏域中有效提高了字典矩阵Dj的稀疏性；另一方面，l1,1范数相对于传统的l1,2范数具有更高的稀疏度，有效提高稀疏表示性能。
块近端梯度稀疏字典学习波束形成方法系统

[发明专利]一种通道式毫米波周期型十字阵列天线-CN201910769627.6在审
发明人：崔洪亮;王忠民;常天英;郭企嘉 -专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
申请日： 2019-08-20 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： H01Q21/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种通道式毫米波周期型十字阵列天线，属于天线技术领域。由2组完全相同的周期型十字阵列天线组成，分别放置在人流通道的两侧。周期型十字阵列天线由32个十字阵列组成，水平方向分为四列，垂直方向分为8行。十字阵列天线由82个发射阵元和82个接收阵元组成，发射阵元和接收阵元分别在垂直、水平方向线性均匀排列，阵元间距均为6mm，合成孔径长度均为486mm。发射和接收阵元均采用基片集成波导和双偶极子设计方法，有效改善了毫米波辐射带宽和增益，简化了馈电结构，缩小了阵元尺寸。无需机械移动或者旋转，实现人体360°成像，十字阵列利用分时复用，或者分频复用的工作方式，实现天线的快速扫描，提高了成像速度。
十字阵列天线接收阵元发射阵元阵元成像基片集成波导水平方向线性天线技术领域毫米波辐射分时复用合成孔径机械移动均匀排列快速扫描馈电结构人流通道双偶极子毫米波通道式分频复用四列带宽垂直发射

[发明专利]基于波数域相干因子的高速超分辨率驻点扫描成像方法-CN201710538119.8有效
发明人： 郭企嘉;常天英;崔洪亮 -专利权人：吉林大学
申请日： 2017-07-04 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了基于波数域相干因子的高速超分辨率驻点扫描成像方法，具体步骤如下：步骤一，天线接收并记录回波信号；步骤二，计算反射率函数；步骤三，计算相干因子；步骤四，利用相干因子校正图像。该算法将空间域相干因子的概念扩展到波数域，结合距离偏移成像算法，具备实时成像能力，如果结合并行算法，能够进一步提高效率；相对于传统的距离偏移成像算法和反投影成像算法具有更高的分辨率和更低的旁瓣，并能够有效压制基底噪声；引入参数α和β调节相干因子性能，能够平衡相干因子对旁瓣和弱散射点的压制作用，性能稳定。
基于波数域相干因子高速分辨率扫描成像方法

[发明专利]一种周期型双阵列通道式成像系统的单快拍快速成像方法-CN201710390405.4有效
发明人： 郭企嘉;常天英;王忠民;崔洪亮;田现忠 -专利权人：吉林大学
申请日： 2017-05-27 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种周期型双阵列通道式成像系统的单快拍快速成像方法，包括以下步骤：步骤一、在回波信号的四个平面维度上做快速傅里叶变换；步骤二、对空间频域回波信号进行高通滤波；步骤三、场景中心进行相位补偿、Stolt插值与逆傅里叶变换；步骤四：在稀疏维度上加权累加，得到目标体的三维像。避免了周期型MIMO阵列RMA成像时采用的三维插值，采用稀疏维度上的多次RMA分解代替，稀疏度越高，获得的计算效率增益越大，对于大多数实用的周期型MIMO阵列系统来说，都能保证计算量远小于基于NUFFT的周期型MIMO阵列RMA成像。将单阵列RMA成像算法推广到双阵列成像系统中，具有高得多的效率。
一种周期阵列通道成像系统单快拍快速方法

[发明专利]一种高速超分辨率MIMO阵列成像方法-CN201710537587.3有效
发明人：常天英;郭企嘉;崔洪亮 -专利权人：吉林大学
申请日： 2017-07-04 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种高速超分辨率MIMO阵列成像方法，步骤如下：步骤一，MIMO阵列数据采样；步骤二，利用MIMO‑RMA完成三维反射率图像重构；步骤三，利用MIMO‑RMA加速求取相干因子；步骤四，相干因子校正反射率三维像。该算法通过重排回波数据化简反射率非相干功率，利用MIMO‑RMA加速计算相干因子，结合并行算法大幅度提高相干因子的计算速度；针对相干因子对弱散射点的压制缺陷，通过控制参数α和β平衡超分辨率性能，而不影响算法的稳定性；利用相干因子校正重构的三维像，能够有效压制旁瓣和基底噪声，同时获得更高的分辨率。
一种高速分辨率 mimo 阵列成像方法

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