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[发明专利]Staggered SAR体制下三维摆动舰船目标成像重建方法-CN202310893803.3在审
发明人：张云;齐欣;刘子滔;高若瑜;姜义成 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：StaggeredSAR体制下三维摆动舰船目标成像重建方法，属于微波遥感技术领域。本发明解决了现有StaggeredSAR体制下三维摆动舰船目标成像频谱混叠严重，散焦严重的问题。本发明建立基于StaggeredSAR体制的运动目标信号回波模型，利用所述运动目标信号回波模型检测运动目标的回波信号；利用最优线性无偏估计插值方法将检测的运动目标的回波信号进行采样，获得均匀的目标信号；基于二维频谱利用级数反演法将均匀的目标信号转化为SAR图像；对SAR图像进行距离方位逆变换至回波域，获得等效ISAR回波信号；利用距离‑瞬时多普勒的时频分析方法对等效ISAR回波信号进行聚焦，重建三维摆动舰船目标成像。本发明适用于三维摆动舰船目标成像。
staggered sar 体制三维摆动舰船目标成像重建方法

[发明专利]一种基于频率分集阵列的SAR-MMTI杂波抑制方法-CN202310399099.6在审
发明人： 姜义成;王旭峰;刘子滔;张云 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：一种基于频率分集阵列的SAR‑MMTI杂波抑制方法，涉及雷达技术领域。本发明是为了解决现有方法不具备在宽幅条件下解距离模糊的能力，无法适用于SAR雷达系统进行杂波抑制的问题。本发明充分利用载频差与PRF间的关系，避免了无法解模糊以及解模糊性能差的问题，同时对于频率分集阵列发射方向图的时变特性，分析了准静态发射波束形成条件。利用了来自不同发射单元的回波信号，提高了信号功率。本发明能够匹配SAR雷达具有大相干积累脉冲数的回波特点，同时抑制距离模糊杂波，进一步提高信杂比和目标检测性能。可用于机载雷达对地/海面运动目标检测。
一种基于频率分集阵列 sar mmti 抑制方法

[发明专利]一种基于频率分集阵列的高分宽幅SAR成像方法-CN202210595964.X在审
发明人： 姜义成;权淞文 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：一种基于频率分集阵列的高分宽幅SAR成像方法，属于雷达成像领域，本发明为了解决上述已有技术矛盾，在方位向高分辨率成像模式下大幅提高测绘宽度的同时，实现对于动目标的检测与成像，本发明所述方法通过对称十字频率分集阵列发射正交波形信号，通过对接收回波信号的矢量化，通过补偿回波信号的距离依赖特性和俯仰维发射波束形成实现距离解模糊，将解模糊后的回波分为两条支路处理，一条支路经过接收波束形成结合传统SAR成像算法实现对于宽幅静止场景的重构；另一条支路利用方位维自由度结合空时自适应处理技术抑制杂波，得到动目标的成像结果。最终将两条支路的成像结果叠加在一起，便得到了对于宽幅静止场景与运动目标的综合成像结果。
一种基于频率分集阵列高分宽幅 sar 成像方法

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备、计算机存储介质-CN202110077706.8在审
发明人：张厚元;姜义成;苗振伟;广盛;叶刚;王兵 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G01S13/60 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备、计算机存储介质。该数据处理方法，包括：通过移动设备搭载的雷达周期性发射探测信号，获取所述探测信号照射到相应目标时所述目标的反射点反射所述探测信号产生的回波信号；根据一个检测周期内收到的所述回波信号，确定一帧距离多普勒谱；根据所述一帧距离多普勒谱指示的反射点到所述雷达的距离和反射点相对于所述雷达的相对速度，确定相对大地静止的反射点构成的静止杂波聚类簇；根据所述静止杂波聚类簇包括的静止反射点的相对速度，确定所述移动设备相对于所述大地的行驶速度。该方法行驶速度估计更准确。
数据处理方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]数据融合理方法、装置、电子设备、及计算机存储介质-CN202011520534.9在审
发明人： 姜义成;徐旺;苗振伟;广盛;叶刚;王兵 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G01S13/87 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种数据融合理方法、装置、电子设备、及计算机存储介质。数据融合方法，用于对雷达检测范围内的目标对象进行跟踪检测，具体包括：获取至少两个雷达采集的第k时刻的回波信号对应的量测数据；根据第k时刻的目标对象的预测位置区域，从量测数据中选定目标对象的关联量测数据；并确定关联量测数据与目标对象的关联概率，其中，关联概率用于指示关联量测数据对应的回波信号来自目标对象的可能性；基于关联量测数据指示的目标对象的预测位置、关联量测数据对应的关联概率，和目标对象在第k‑1时刻的估计位置进行融合计算，以确定目标对象在第k时刻的估计位置。该数据融合方法对目标对象的定位更准确。
数据融合方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]基于双雷达距离像融合的目标角分辨方法-CN202011313695.0有效
发明人： 姜义成;陈锐达;姜博;胡滨 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：一种基于双雷达距离像融合的目标角分辨方法，属于雷达信号处理技术领域。本发明针对现有逆合成孔径雷达成像技术在获取视线横向距离坐标时，受限于目标相对于雷达的转动角度的问题。包括：将两个雷达相互垂直放置，取各自探测视野内目标的原始回波数据；对于每个雷达：将原始回波数据中每一个脉冲快时间加窗处理后进行傅里叶变换，得到单个脉冲的频域下一维距离像；由每一幅频域下一维距离像结合雷达照射范围中所占宽度，得到角度距离像；再进行变换得到变换后角度距离像；将径向雷达的变换后角度距离像旋转九十度，与横向雷达的变换后角度距离像叠加，进行融合，得到目标角。本发明可实现目标的径向距离与横向距离的高分辨。
基于雷达距离融合目标分辨方法

[发明专利]复数域结构化SAR舰船目标动态仿真与速度估计方法-CN202110463376.6有效
发明人：张云;王军;化青龙;姜义成 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：复数域结构化SAR舰船目标动态仿真与速度估计方法，属于SAR图像处理领域。本发明是为了解决在做SAR舰船目标仿真时缺乏大量仿真样本，且现有的SAR舰船目标仿真方法无法获取精确的舰船目标SAR图像，导致无法获取准确的舰船目标的问题。本发明方法包括：获取舰船3D模型，对舰船3D模型进行预处理，将预处理后的舰船3D模型划分为多个三角面元；根据设定的雷达参数进行射线追踪，得到舰船目标散射点空间坐标；进行舰船目标成像；将训练样本输入AlexNet网络得到训练好的AlexNet预训练模型，将待测样本输入训练好的AlexNet预训练模型，计算得到AlexNet网络复数域速度估计结果。本发明用于SAR舰船目标动态仿真与速度估计。
复数结构 sar 舰船目标动态仿真速度估计方法

[发明专利]基于Staggered SAR体制非线性变化PRI序列设计方法-CN202210138087.3在审
发明人：张云;齐欣;李宏博;姜义成 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：基于StaggeredSAR体制非线性变化PRI序列设计方法，本发明涉及PRI序列设计的方法。本发明的目的是为了解决现有StaggeredSAR体制中线性变化PRI序列的盲区分布的局限性问题。过程为：一：基于StaggeredSAR体制，计算变化的PRI序列对应的盲区位置，组成PRI序列对应的盲区分布图；二：对盲区分布图的盲区位置的不连续性定量描述；三：对盲区分布图的盲区位置的均匀性定量描述；四：定义非线性变化的PRI序列的目标准则函数；五：采用遗传算法对每个PRI序列计算目标准则函数并进行优化，得到最优目标准则函数值对应的PRI序列。本发明用于微波遥感技术领域。
基于 staggered sar 体制非线性变化 pri 序列设计方法

[发明专利]基于Staggered SAR体制低过采样率下数据重建方法-CN202210138578.8在审
发明人：张云;齐欣;姜义成;刘子滔 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：基于StaggeredSAR体制低过采样率下数据重建方法，本发明涉及低过采样率条件下数据重建的方法。本发明的目的是为了解决现有重建算法大多是将缺失的数据恢复，并将方位维非均匀数据重采样成均匀数据，再按照传统SAR成像算法实现图像聚焦，在低过采样率下往往会导致重建图像质量下降的问题。过程为：一：建立StaggeredSAR回波模型；二：利用Keystone变换完成非均匀数据的距离徙动校正；三：建立StaggeredSAR数据重建的非均匀观测模型；四：根据三得到的非均匀观测模型，利用贝叶斯压缩感知实现低过采样率条件下的数据重建，即重构出场景复图像。本发明用于微波遥感技术领域。
基于 staggered sar 体制采样率数据重建方法

[发明专利]空间目标多源数据参数化仿真与MixCenterNet融合检测方法-CN202110441799.8有效
发明人：张云;化青龙;冀振元;李宏博;姜义成 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：空间目标多源数据参数化仿真与MixCenterNet融合检测方法，涉及ISAR图像处理领域。本发明是为了解决目前的多源数据融合检测方法存在可操作性低、检测精度不高从而导致的在实际中难以应用的问题。本发明包括：获取光学渲染图像；获取空间目标ISAR仿真图像；将光学渲染图像和ISAR仿真图像进行MixCenterNet融合检测；融合检测时将成对的光学渲染图像和ISAR仿真图像输入MixCenterNet中；光学图像经34层ResNet骨干网络处理，ISAR图像经16层的VGG骨干网络处理，然后分别通过级联角点池化与中心池化生成角点热图与中心点热图确定目标在光学图像中的位置；ISAR图像经16层的VGG骨干网络处理所得特征图，连同光学图像经34层的ResNet骨干网络处理所得特征图一并输入到全连接层，再经Softmax层输出目标类别信息。
空间目标数据参数仿真 mixcenternet 融合检测方法

[发明专利]海上SAR舰船目标显著性检测与识别方法-CN202110098588.9有效
发明人：张云;化青龙;冀振元;李宏博;姜义成 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：海上SAR舰船目标显著性检测与识别方法，属于图像处理领域。本发明为了解决针对弱目标检测性能较差、图像显著性提取适应性低的问题。本发明方法包括：将高斯滤波后的单通道SAR灰度图像扩充为三通道灰度图像，进行Lab颜色空间转换，计算像素点在不同尺度下的显著性，生成多尺度显著性子图，将各显著性子图融合后形成最终的显著图；对显著图做两次阈值分割，得到分割结果；对显著图中疑似目标区域的像素点进行聚类，输出疑似目标区域对应的外接矩形信息；提取哈尔特征，将哈尔特征输入至级联分类器中进行训练，得到舰船目标识别模型；将哈尔特征输入值级联分类器中进行二分类，得到舰船目标。本发明用于SAR舰船目标显著性检测与识别。
海上 sar 舰船目标显著检测识别方法

[发明专利]基于C2C的自监督SAR海杂波抑制方法、系统、存储介质及设备-CN202111417460.0在审
发明人：张云;化青龙;王军;冀振元;姜义成;徐丹 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：基于C2C的自监督SAR海杂波抑制方法、系统、存储介质及设备，属于雷达图像处理技术领域。为了解决现实中缺乏无杂波的真实数据，从而导致不能有效地利用现有的深度学习技术对SAR杂波进行抑制的问题。本发明首先对待抑制的宽幅场景SAR进行裁剪，形成测试切片集；在用于CV‑UNet++训练的杂波切片集中随机选取N个杂波切片，并按照C2C策略将测试切片S与N个杂波切片相减得到并输入到CV‑UNet++中，得到N个杂波抑制后的切片Ti，取为测试切片S的最终杂波抑制效果图。主要用于SAR海杂波的抑制。
基于 c2c 监督 sar 海杂波抑制方法系统存储介质设备

[发明专利]基于CV-ConvGRU的SAR三维转动目标重聚焦方法-CN202111417477.6在审
发明人：张云;化青龙;冀振元;姜义成;李宏博;徐丹 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：基于CV‑ConvGRU的SAR三维转动目标重聚焦方法，涉及图像处理技术领域，针对现有技术中由于海浪、风、自身航行等因素的影响导致SAR成像模糊的问题，本申请提出了一种CV‑ConvGRU，CV‑ConvGRU将包括卷积层、激活函数、更新门、重置门在内的整个网络扩展到复杂域中，并在此基础上，推导出一种用于CV‑ConvGRU训练的反向传播算法。本申请基于CV‑ConvGRU设计了CV‑SSRN架构，进行SAR三维转动目标重聚焦，将SAR重聚焦任务转换为一个图像回归问题，并加入编码器与解码器，来实现目标重新聚焦，聚焦精度显着提高，避免了SAR成像模糊的问题。本申请利用SAR成像原理、复数域深度学习技术，更好的满足复杂SAR重聚焦需求，对视角变化、仿射变换、噪声保持一定程度的稳定性。
基于 cv convgru sar 三维转动目标聚焦方法

[发明专利]基于Mix-CV-CNN网络的三维转动舰船目标识别方法-CN202111417489.9在审
发明人：张云;化青龙;李宏博;冀振元;姜义成;徐丹 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：基于Mix‑CV‑CNN网络的三维转动舰船目标识别方法，涉及目标识别领域。本发明是为了解决目前舰船识别方法在针对运动状态的舰船进行目标识别时会出现模糊、散焦的现象进而造成的舰船目标识别准确率低的问题。本发明具体过程为：获取待识别的SAR三维转动舰船目标图像，将待识别的SAR三维转动舰船目标图像输入到训练好的Mix‑CV‑CNN模型中获取SAR三维转动舰船目标的类别。Mix‑CV‑CNN模型采用Mix‑CV‑CNN前向传播和Mix‑CV‑CNN反向传播方法训练，Mix‑CV‑CNN前向传播为将训练集中的图像输入到构建的Mix‑CV‑CNN模型中输出舰船目标的类别；Mix‑CV‑CNN反向传播为利用前向传播获得的全连接层输出向量获取Mix‑CV‑CNN模型中每一层的误差项，并利用误差项更新卷积层和全连接层的权值获得训练好的Mix‑CV‑CNN模型。本发明用于动态舰船目标的识别。
基于 mix cv cnn 网络三维转动舰船目标识别方法

[发明专利]基于CV-ConvLSTM的SAR三维转动目标转速估计方法-CN202111417490.1在审
发明人：张云;化青龙;冀振元;姜义成;李宏博;徐丹 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：基于CV‑ConvLSTM的SAR三维转动目标转速估计方法，涉及图像处理技术领域，针对现有技术中运用时频分析成像处理的方法消除模糊存在准确率低的问题，本申请提出了一种CV‑ConvLSTM，CV‑ConvLSTM将包括卷积层、激活函数、输入门、遗忘门、输出门在内的整个网络扩展到复杂域中，并在此基础上，推导出一种用于CV‑ConvLSTM训练的复数域随时间反向传播算法CV‑BPTT。本申请基于CV‑ConvLSTM设计了TSF‑Net架构，进行SAR三维转动目标转速估计，将SAR转速估计任务转换为一个图像回归问题，来实现目标转速估计，估计精度显着提高。本申请利用SAR成像原理、复数域深度学习技术，更好的满足复杂SAR转速估计需求，对视角变化、仿射变换、噪声保持一定程度的稳定性。
基于 cv convlstm sar 三维转动目标转速估计方法

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