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[发明专利]探地雷达控制方法、装置、设备及存储介质-CN202310679362.7在审
发明人： 晋良念;毛雪;谢辉玉 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本申请为探地雷达技术领域，本申请提供了一种探地雷达控制方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：利用混沌映射产生符合探地雷达预设要求的频率序列组矩阵，根据预设的遗传算法优化所述频率序列组矩阵，得到正交离散频率编码发射波形集，基于所述正交离散频率编码发射波形集，调用探地雷达的双通道窄带、宽带收发器及异构系统级芯片向地面发射波形，并接收反射波形，对所述反射波形进行分析处理，得到探地结果，以提高工作效率，满足高速作业探测需求，提高雷达的探测精度，并且对于频谱分析和抑制干扰有着独特的优势，实现了探测深度和分辨率之间的平衡，且不需要复杂的信号处理技术。
雷达控制方法装置设备存储介质

[发明专利]一种角度差分QAM解调方法和解调器-CN201710239849.8有效
发明人：谢跃雷;李永强;杨子靖;甘梓兴;郑兆飞;万杰;欧阳缮;晋良念;刘庆华;蒋俊正;丁勇 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2017-04-13 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H04L27/38 文献下载
摘要：本发明公开一种角度差分QAM解调方法，利用了信道快速变化过程中，两个相邻的码元所经历的信道也基本一致，变化微小这一特性，将所需发送数据映射到IDQAM的星座图上，并将已知的初始码元作为发送的第一个码元，即首先发送一个已知码，根据IDQAM解调规则，将接收信号所包含的信息解调出来。本发明能够克服传统角度差分QAM在无线通信信道下只能相干解调的局限性。IDQAM解调方式只需发送一个已知码元，通过一个可以随解码过程滑动的解码窗，就可以解调全部信号，从而提高了通信系统性能。
一种角度 qam 解调方法解调器

[发明专利]基于重采样优化粒子群算法的层状介质反演方法-CN201911232455.5有效
发明人：刘庆华;阳佳慧;欧阳缮;吴丙森;晋良念;谢跃雷;陈紫强 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开一种基于重采样优化粒子群算法的层状介质反演方法，首先根据先验信息确定待测层状区域的层数以及介电常数的大致范围；其次建立层状介质模型，并通过波速公式建立各层厚度和介电常数的关系；接着对测点进行反演。利用重采样优化粒子群算法对目标函数进行求解，不断调整层状介质模型，寻找最优解，最终获得各个测点的介质参数信息；最后将所有测点的反演结果整合，得到待测层状区域的地质信息。本发明利用重采样优化粒子群算法，实现了对层状介质的反演。本发明具有计算简单，易于实现，结果精确，稳定性强的特点。
基于采样优化粒子算法层状介质反演方法

[发明专利]一种超宽带穿墙雷达学习成像的方法、装置、系统和可读存储介质-CN202010961350.X有效
发明人： 晋良念;卞粱;谢辉玉;刘庆华;蒋俊正 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种超宽带穿墙雷达学习成像的方法、装置、系统和可读存储介质，该方法获取隐蔽目标的回波散射数据；去除所述回波散射数据的墙体回波和噪声；根据衍射层析成像算法，构建傅里叶变换快速算子；基于所述回波散射数据和所述傅里叶变换快速算子，构建压缩感知稀疏重构模型；并将稀疏重构迭代算法展开成多层神经网络结构，通过训练数据集对网络模型中超参数训练。本发明通过随机降采样回波数据，大大地降低系统的频域数据采集量，减少了系统的数据采集时间；通过构建傅里叶变换快速算子，减少算法运行所需内存；通过数据驱动智能学习网络模型超参数，既降低计算复杂度，避免了稀疏重构方法迭代耗时的限制，又提高了成像质量。
一种宽带穿墙雷达学习成像方法装置系统可读存储介质

[发明专利]基于压缩感知的频率分集阵列雷达地下目标三维成像方法-CN202110256588.7有效
发明人：刘庆华;周辰;廖可非;王海涛;晋良念 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于压缩感知的频率分集阵列雷达下目标三维成像方法，使用两个FDA雷达对待测区域发射信号并接收回波数据，然后使用不同中心频率的带通滤波器进行滤波处理，固定时间进行采样取值，并记录为向量，随后，对待探测区域建立直角坐标系，并对探测区域进行网格划分，计算两个阵列中每对阵元相对于该网格的传播时延，并用各个网格的时延建立字典和相应的场景反射系数，将所有划分的字典和场景反射系数重新堆叠，使用正交匹配追踪算法对场景反射系数进行重构，最后，对场景反射系数进行拆分和重新拼接，即可得到三维成像结果，从而减少了所需回波采样点数，减轻了数据采集的压力，成像结果更为稳定，并可以更直观的分辨地下目标方位。
基于压缩感知频率分集阵列雷达地下目标三维成像方法

[发明专利]基于改进层位追踪算法的双程走时计算方法-CN202010844273.X有效
发明人：刘庆华;周辰;吴丙森;阳佳慧;晋良念 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-08-20 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进层位追踪算法的双程走时计算方法。首先，根据探地雷达接收的待测区域回波数据的B‑scan以及工程背景的先验信息，确定待测区域的层数以及介电常数的大致范围。在先验信息的基础上建立待测区域，并获取回波信号。随机取一道回波信号，将其第一个波峰设置为种子点并用搜索窗口采样，把已经确定的种子点投影到下一道回波建立相关窗口，在相关窗口内滑动搜索窗口采样和对相关窗口外最近的波峰采样。通过计算与上一道种子点采样数据的余弦值来确定新的种子点位置。取得所有种子点位置后加以计算即可得到改进层位追踪算法的双程走时，该方法具有较好的介质分层效果，证明了本发明方法的有效性和可靠性。
基于改进层位追踪算法双程走时计算方法

[发明专利]穿墙雷达人体图像序列的姿态实时识别方法及计算机设备-CN202010513674.7有效
发明人： 晋良念;毛强;卞粱;谢辉玉;刘庆华;蒋俊正 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明适用于穿墙雷达领域，提供了一种穿墙雷达人体图像序列的姿态实时识别方法及计算机设备。方法包括：根据目标的雷达回波信号通过人体图像生成算法构建隐藏人体目标运动时的人体图像序列；将隐藏人体目标运动时的人体图像序列按照预设的比例划分为训练集样本和测试集样本，并在对应时刻标注相应动作标签；通过3D卷积层和3D卷积门控循环单元相结合的方式构建人体姿态实时识别网络，并通过训练集样本对人体姿态实时识别网络进行训练；将测试集样本输入到训练后的人体姿态实时识别网络中，得到每个时刻的姿态类别。本发明具备了人体行为类型短时判决的能力，有效地解决了固定时间内动作不完整或存在两种动作时就很难区分出来等问题。
穿墙雷达人体图像序列姿态实时识别方法计算机设备

[发明专利]一种基于目标多普勒宽度的旋翼无人机检测方法-CN202010032309.4有效
发明人：廖可非;徐俊辉;欧阳缮;廖桂生;杨景;谢跃雷;晋良念 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-01-11 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标多普勒宽度的旋翼无人机检测方法，包括以下步骤：S1、接收雷达的回波信号；S2、对回波信号进行脉冲压缩；S3、对脉冲压缩后的信号进行动目标检测(MTD)；S4、动目标检测(MTD)后信号各多普勒通道进行CFAR检测；S5、距离向上进行目标多普勒宽度检测；S6、滤除多普勒宽度过小的目标，完成旋翼无人机的检测。本发明方法与现有技术相比，利用目标的多普勒宽度，可以滤除地面车辆、行人等动目标，大大减少了雷达无人机检测的虚警率。
一种基于目标多普勒宽度无人机检测方法

[发明专利]一种基于相关检测的多旋翼无人机回波积累方法-CN202010031753.4有效
发明人：廖可非;徐俊辉;欧阳缮;廖桂生;杨景;谢跃雷;晋良念 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-01-11 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相关检测的多旋翼无人机回波积累方法，包括如下步骤：S1、设定雷达检测场景的系统参数；S2、采集原始回波信号，记为y(t)；S3、根据系统参数建立旋翼回波表达式s(t)；S4、根据数据库中无人机参数及旋翼回波表达式s(t)，设立参考信号H(t)；S5、将H(t)与y(t)做相关函数处理，得到原始回波信号y(t)与参考信号H(t)的相关系数函数；S6、对相关系数函数做门限检测，记录检测到的峰值点；S7、根据相关函数中检测到的各峰值点的时间τ，在原始回波信号中找到各旋翼主瓣位置，以闪烁时间宽度ΔT为时长取出各旋翼主瓣，分别累加到时间τ最小峰值点所在的旋翼主瓣上，完成各旋翼回波的相干积累。本发明方法利用相关检测的方法，提高了回波信号的信噪比，增加了目标的检测概率。
一种基于相关检测多旋翼无人机回波积累方法

[发明专利]基于IPSO-BP的频率分集阵列的雷达目标定位方法-CN202010100020.1有效
发明人：刘庆华;吴丙森;阳佳慧;晋良念;谢跃雷;陈紫强 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G01S13/06 文献下载
摘要：本发明公开一种基于IPSO‑BP的频率分集阵列的雷达目标定位方法。首先，根据构造频率分集阵列，获取K个目标的回波信号，计算每个目标的回波信号的协方差矩阵，将每个目标的协方差矩阵取其上三角进行实虚部分离操作，然后利用PCA算法进行数据的有效降维，经过归一化后按列全排形成目标的的数据集。将训练集输入IPSO‑BP神经网络后，得到对应的目标位置预测输出，根据目标函数使用IPSO对网络的权值和阈值进行修正更新，达到设置误差范围后固定权值和阈值，将测试的样本输入最终训练好的网络，进行目标位置的估计。计算机仿真实验表明，该方法具有较好的目标定位效果，有效提高了算法的收敛速度，证明了本发明的有效性和可靠性。
基于 ipso bp 频率分集阵列雷达目标定位方法

[发明专利]一种利用耦合模式字典学习的建筑物墙体成像方法和装置-CN201810444171.1有效
发明人： 晋良念;冯飞;谢辉玉;纪元法;孙希延;刘庆华;谢跃雷;蒋俊正;欧阳缮 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2018-05-10 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明适用于建筑物墙体成像领域，提供了一种利用耦合模式字典学习的建筑物墙体成像方法和装置。所述方法包括：接收天线脉冲体制雷达系统采集的目标建筑物墙体的回波信号；通过随机测量矩阵对目标建筑物墙体的回波信号进行压缩采样获得观测值向量；依据自由空间传播特性设计成像字典，并基于观测值向量和成像字典构建压缩感知模型；根据压缩感知模型，通过耦合模式贝叶斯字典学习算法将墙后图像的稀疏信号矢量重构，得到建筑物墙体成像。本发明相比于现有方法整体提升了SOI中墙体扩展目标反射系数的重建性能，较好解决未知的数量、位置、墙体参数和测量噪声导致字典与成像场景失配而出现墙体像散焦、位置偏移等问题，同时有效减少成像所需数据量。
一种利用耦合模式字典学习建筑物墙体成像方法装置

[发明专利]一种MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法和装置-CN201810079149.1有效
发明人： 晋良念;戴耀辉;谢辉玉;纪元法;孙希延;刘庆华;谢跃雷;蒋俊正;欧阳缮 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2018-01-26 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明适用于穿墙雷达成像领域，提供了一种MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法和装置。所述方法包括：对MIMO穿墙雷达阵列采集的扩展目标的回波信号进行稀疏变换，并构建基于伪随机m序列的伪随机测量矩阵进行压缩采样，进而构建感知矩阵；根据后向投影成像算法得到扩展目标散射系数初值，并预估用于正交匹配追踪压缩感知算法的索引集；根据马尔可夫随机场一阶邻域逐个传递过程充分考虑像素间的结构稀疏先验信息，得到新的索引集；然后重新计算扩展目标散射系数，直到满足收敛条件，将此时的扩展目标散射系数用于二维成像。本发明不需要人工设置分块参数，所需的存储空间小，降低了运算量和系统复杂度，易于硬件实现。
一种 mimo 穿墙雷达结构稀疏成像方法装置

[发明专利]MIMO-FDA探地雷达近目标二维成像方法-CN201810373520.5有效
发明人：刘庆华;蒋昶;晋良念;郑志鹏;吴丙森;阳佳慧 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2018-04-24 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明公开一种MIMO‑FDA探地雷达近目标二维成像方法，首先，通过构造多发多收的频率分集阵列发射和接收电磁波信号；其次，将得到的回波信号进行匹配滤波，得到基带回波信号；然后，将处理得到的回波数据表示成矢量形式，并构建一个与之相关的扫描权矢量；最后，通过构造的扫描矢量对回波数据进行扫描，得到扫描输出，遍历整个成像空间，对水平距离和垂直距离进行逐点计算，即可完成该区域内的二维成像。本发明利用波束扫描的方法，并结合多发多收的FDA雷达，实现了地下近场目标的二维定位成像。
mimo fda 雷达目标二维成像方法

[发明专利]毫米波雷达人体骨骼姿势估计方法和装置-CN202110722190.8在审
发明人： 晋良念;钟晋孝;谢辉玉;蒋俊正 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种毫米波雷达人体骨骼姿势估计方法和装置，该方法包括：获取测试样本集，所述测试样本集包括毫米波雷达点云数据；基于预先训练得到的人体目标骨骼估计网络模型对所述测试样本集进行分析估计，得到人体目标骨骼姿势；其中，所述人体目标骨骼估计网络模型包括多个由多层感应机构成的网络层。通过毫米波雷达采集点云数据，并从深度学习的角度出发，直接在点云数据上进行操作，采用多层感知机实现对输入点的卷积，通过对输入点的特征应用多层感知机，大大增加了模型的非线性表达能力，从而实现对人体骨骼姿势进行有效预测，进一步为康复治疗、人员安全检测、人机交互和步态分析等提供技术基础。
毫米波雷达人体骨骼姿势估计方法装置

[发明专利]一种基于YOLOv4的改进DeepSort目标检测跟踪方法-CN202110417776.3在审
发明人：陈紫强;张雅琼;晋良念;谢跃雷 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2021-04-19 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv4的改进DeepSort目标检测跟踪方法，包括输入数据，获取当前帧的检测框；基于当前帧的检测框通过卡尔曼滤波算法进行轨迹预测，获取预测框；对预测框和下一帧的检测框基于匈牙利算法进行级联匹配；对级联匹配失败的轨迹进行GIOU关联匹配；基于卡尔曼滤波算法对轨迹进行更新处理，目标跟踪成功则跟踪次数加1，跟踪失败则不计数；重复以上步骤，检测跟踪次数等于设定次数则为追踪成功。在弱光照和有遮挡的情况下，本发明的方法跟踪效果更好，漏检现象减少，系统的鲁棒性得到提高。
一种基于 yolov4 改进 deepsort 目标检测跟踪方法

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