Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
服务订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 电子科技大学杨水锋获国家专利权

电子科技大学杨水锋获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种天线方向图未知展宽下的扫描雷达超分辨方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116577749B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310427532.2,技术领域涉及:G01S7/41;该发明授权一种天线方向图未知展宽下的扫描雷达超分辨方法是由杨水锋;杨建宇;庹兴宇;黄钰林;赵献;张寅;张永超;杨海光设计研发完成,并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

一种天线方向图未知展宽下的扫描雷达超分辨方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种天线方向图未知展宽下的扫描雷达超分辨方法,首先通过回波建模,将方位回波构建为目标散射系数与天线方向图的卷积,再通过在回波卷积模型中引入展宽校正矩阵,用于表征天线方向图函数的误差,最后采用交替迭代的策略,更新展宽校正矩阵与目标散射系数,直至收敛,遍历回波内所有距离单元,输出方位超分辨成像结果。本发明的方法在方位回波卷积模型中引入了展宽校正误差矩阵,并且采用交替迭代的方式不断更新目标与误差矩阵,从而实现误差条件下的稳健成像,相比于现有超分辨方法能够在天线方向图函数存在未知展宽时,实现稳健的超分辨成像,具有更强的适用能力,解决了天线方向图函数发生未知展宽时的超分辨成像问题。

本发明授权一种天线方向图未知展宽下的扫描雷达超分辨方法在权利要求书中公布了:1.一种天线方向图未知展宽下的扫描雷达超分辨方法,具体步骤如下: 步骤一、方位卷积模型建模; 扫描雷达以设定的固定脉冲重复频率PRF辐射线性调频LFM信号,同时利用天线扫描探测观测区域;基于扫描成像的过程,观测区域的一个距离单元内的回波信号构造为天线函数和目标散射系数的卷积,并考虑加性高斯白噪声,则方位信号模型表示为: y=Hx+n1 其中,表示接收到的回波向量,维度为N×1,表示回波向量的第i个元素,1≤i≤N;表示目标散射系数向量,维度为N×1,表示目标散射系数向量的第i个元素,1≤i≤N;表示满足高斯分布的噪声向量,维度为N×1,表示噪声向量的第i个元素,1≤i≤N;T表示向量的转置运算,N表示方位采样点数,[θ1,θ2,…,θN]表示成像场景的方位采样;H表示由天线方向图采样构成的天线方向图矩阵,维度为N×N,表达式如下: 其中,表示天线方向图采样向量,表示天线方向图的采样值;N表示方位采样点数,且Ω表示成像区域,ω表示扫描速度,PRF表示脉冲重复频率; 步骤二、卷积模型修正; 考虑天线方向图存在波束未知展宽误差的情况,引入展宽校正误差矩阵,将式1中的卷积模型修正为: y=H+Ex+n3 其中,E表示维度为N×N的展宽校正误差矩阵; 步骤三、目标函数构建; 基于目标的稀疏性,在最小二乘的基础上,构建目标函数Jx,E如下: 其中,表示数据保真项,表示向量2范数的平方;α||x||1表示目标约束项,α表示调节目标约束项强度的参数,||·||1表示向量L1范数;表示展宽校正误差矩阵约束项,β表示调节展宽校正误差矩阵约束项强度的参数,表示矩阵Frobenius范数的平方; 步骤四、求解E问题; 采用交替迭代的策略,求解目标函数; 首先固定变量x,目标函数转化为: 采用求导策略,获得变量E的更新表达式: 其中,上标H表示共轭转置运算; 步骤五、求解x问题; 固定变量E,令则目标函数被转化为: 式7的问题中含有不可导的L1范数约束项,则采用迭代重加权的方法求解,具体更新步骤如下: 其中,下标j表示迭代顺序,J表示求解式7中的问题收敛所需的迭代次数,x0表示初始化的目标散射系数,xj表示j次迭代后的目标散射系数,Wj表示j次迭代后的加权矩阵,diag·表示对角矩阵; 步骤六、获取成像结果; 将目标散射系数更新为x=xJ后,重复步骤四,步骤五,直至目标散射系数与误差矩阵都达到收敛,输出该距离单元的结果,遍历回波内的所有距离单元,获取整个观测区域的方位超分辨成像结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学,其通讯地址为:611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。