专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种雷达天线和雷达天线罩-CN202211658224.2在审
  • 刘力;吴宜周;王剑;张书俊 - 杭州海康威视数字技术股份有限公司
  • 2022-12-22 - 2023-03-28 - H01Q1/42
  • 本发明提供一种雷达天线罩,用于密封雷达天线阵列雷达天线阵列设置于天线底座,雷达天线罩包括:天线罩本体,天线罩本体与天线底座连接,且罩设于雷达天线阵列的上方,以形成密封雷达天线阵列的空腔,天线罩本体的内表面面向雷达天线阵列;凹槽,凹槽自内表面向内凹进,凹槽的位置与雷达天线阵列的位置对应,以对应于雷达天线阵列增大空腔的体积;金属化组件,其自内表面嵌入至天线罩本体,且在水平面方向上位于凹槽的外侧,以在水平面方向上扩展雷达天线阵列的波束宽度
  • 一种雷达天线天线罩
  • [发明专利]基于深度学习的有源数字阵列雷达实时故障诊断方法-CN202210322294.4在审
  • 裴平 - 裴平
  • 2022-03-30 - 2022-06-14 - G06K9/62
  • 本发明公开了基于深度学习的有源数字阵列雷达实时故障诊断方法,涉及有源数字阵列雷达实时故障诊断技术领域,具体为基于深度学习的有源数字阵列雷达实时故障诊断方法,包括以下步骤:S1、获取有源数字阵列雷达整机和分系统历史观测数据,而历史观测数据为有源数字阵列雷达的历史工作状态数据、业务数据、机内自检数据;S2、采用有源数字阵列雷达整机和分系统历史观测数据构建训练集,对深度学习模型进行训练,得到该有源数字阵列雷达整机和分系统的故障深度学习模型本发明可通过数据解析、剃野等方式处理有源数字阵列雷达数据,形成训练及测试数据集,实现有源数字阵列雷达历史数据库、与成熟软件算法平台。
  • 基于深度学习有源数字阵列雷达实时故障诊断方法
  • [发明专利]基于无向邻接图构建雷达阵列的方法和装置-CN202211298872.1有效
  • 李强;龙天尧;黄磊;周汉飞;王伟;梁磊 - 深圳大学
  • 2022-10-24 - 2023-03-24 - G01S17/89
  • 本发明涉及雷达技术领域,具体是涉及基于无向邻接图构建雷达阵列的方法和装置。本发明首先模拟雷达的接收信号,然后以雷达的模拟接收信号构建虚拟阵列,之后对虚拟阵列进行处理,得到无向邻接矩阵,判断无向邻接矩阵的无向图的是否连通,无向图连通说明虚拟阵列中的空洞阵元位置处是可以放置雷达的如果无向图为连通的,则说明虚拟阵列中的空洞阵元位置处是适合放置雷达的。通过遍历得到能够使无向图为非连通所对应的由最少阵元组成的子阵列,将待补全阵列中的空洞阵元替换为非空洞阵元得到最后的目标雷达阵列。本发明能够均衡雷达阵列孔径和雷达阵列所提供的参考数据准确性之间的问题。
  • 基于邻接构建雷达阵列方法装置
  • [发明专利]一种雷达天线、雷达、无人机和设备-CN201911007622.6有效
  • 丁胜东;陈有生 - 广州极飞科技有限公司
  • 2019-10-22 - 2021-04-23 - G01S7/42
  • 本发明实施例公开了一种雷达天线、雷达、无人机和设备,该雷达天线包括:介质基片;至少两个阵列天线,设置于所述介质基片的表面上,每个阵列天线包括沿所述阵列天线的阵列方向间隔设置的多个天线,任意两个阵列天线的阵列方向具有一夹角;雷达芯片,所述雷达芯片与所述阵列天线电连接。本发明实施例中,由于任意两个阵列天线的阵列方向具有夹角,使得包含该雷达天线的雷达实现了两个方向上的检测,即实现了物体的立体面检测,并且不需要增加其他的机械结构即可实现物体的立体面检测,结构简单,节约了成本
  • 一种雷达天线无人机设备
  • [发明专利]一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统-CN202111399435.4在审
  • 朱晓星;刘祥;杨凡 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2019-01-15 - 2022-04-05 - G01S15/931
  • 本申请提供一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统,所述方法包括获取所述超声波雷达阵列中的上部阵列及下部阵列中各超声波雷达在障碍物场景中采集的障碍物信息;根据预设规则对所述上部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行误检及漏检判断;根据所述判断结果对所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列中的各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行纠错处理;根据纠错处理后的所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息分别确定障碍物位置可以有效判断超声波雷达阵列中各超声波雷达出现的误检和漏检,精确确定障碍物位置,减少检测盲区,提高了无人驾驶车辆的行驶安全性。
  • 一种超声波雷达阵列障碍物检测方法系统
  • [发明专利]一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统-CN201910036312.0有效
  • 朱晓星;刘祥;杨凡 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2019-01-15 - 2021-12-24 - G01S15/931
  • 本申请提供一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统,所述方法包括获取所述超声波雷达阵列中的上部阵列及下部阵列中各超声波雷达在障碍物场景中采集的障碍物信息;根据预设规则对所述上部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行误检及漏检判断;根据所述判断结果对所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列中的各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行纠错处理;根据纠错处理后的所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息分别确定障碍物位置可以有效判断超声波雷达阵列中各超声波雷达出现的误检和漏检,精确确定障碍物位置,减少检测盲区,提高了无人驾驶车辆的行驶安全性。
  • 一种超声波雷达阵列障碍物检测方法系统
  • [发明专利]雷达装置-CN201610064582.9有效
  • 岸上高明;四十九直也 - 松下电器产业株式会社
  • 2016-01-29 - 2020-12-11 - G01S7/03
  • 公开了一种雷达装置。雷达发送单元在规定的发送周期使用发送阵列天线发送雷达信号,雷达接收单元使用接收阵列天线接收被目标反射了雷达信号的反射波信号。发送阵列天线及接收阵列天线分别包含多个子阵列元件,多个子阵列元件在发送阵列天线及接收阵列天线中配置于第1方向的直线上,各子阵列元件包含多个天线元件,子阵列元件的大小在第1方向中大于期望的天线元件间隔,发送阵列天线的子阵列元件间隔和接收阵列天线的子阵列元件间隔之差的绝对值与期望的天线元件间隔相同
  • 雷达装置
  • [发明专利]一种基于神经网络的毫米波雷达探测目标成像方法-CN201910574031.0有效
  • 张雷;张博 - 清华大学
  • 2019-06-28 - 2020-11-27 - G01S13/89
  • 本发明涉及一种基于神经网络的毫米波雷达阵列成像方法,属于自动驾驶技术领域。本方法首先通过毫米波雷达阵列得到原始信号数据,通过激光雷达得到环境点云数据,对经过傅里叶变换后得到初始的特征矩阵,对点云数据做坐标变换后得到以毫米波雷达阵列的安装位置为坐标原点为的点云数据,利用卷积神经网络构建毫米波雷达阵列成像模型,使用毫米波雷达信号的特征矩阵和以毫米波雷达阵列的安装位置为坐标原点为的点云数据训练毫米波雷达阵列成像模型。本发明方法基于神经网络实现毫米波雷达阵列成像模型的构建,解决了传统雷达信号建模方法中很难对雷达天线旁瓣干扰信号解耦的问题。
  • 一种基于神经网络毫米波雷达探测目标成像方法
  • [实用新型]一种雷达天线、雷达、无人机和设备-CN201921778076.1有效
  • 丁胜东;陈有生 - 广州极飞科技有限公司
  • 2019-10-22 - 2020-10-27 - G01S7/42
  • 本实用新型实施例公开了一种雷达天线、雷达、无人机和设备,该雷达天线包括:介质基片;至少两个阵列天线,设置于所述介质基片的表面上,每个阵列天线包括沿所述阵列天线的阵列方向间隔设置的多个天线,任意两个阵列天线的阵列方向具有一夹角;雷达芯片,所述雷达芯片与所述阵列天线电连接。本实用新型实施例中,由于任意两个阵列天线的阵列方向具有夹角,使得包含该雷达天线的雷达实现了两个方向上的检测,即实现了物体的立体面检测,并且不需要增加其他的机械结构即可实现物体的立体面检测,结构简单,节约了成本
  • 一种雷达天线无人机设备

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