张翼龙
- 作品数：8 被引量：2H指数：1
- 供职机构：南京理工大学电子工程与光电技术学院更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信电气工程更多>>
- 基于全局梯度特征的毫米波图像稀疏表示与特征提取
- 2018年
- 高穿透性、高抗干扰能力、可全天时全天候等优点使得毫米波成像在反恐安检、环境监测、气象预报等领域获得了广泛的应用,但分辨率和目标特征提取技术一直是毫米波成像发展的主要瓶颈。传统方法对毫米波图像进行去噪和特征提取时往往会造成失真,难以保持目标边缘信息以进行特性提取。稀疏理论利用固定的基函数表示毫米波图像的结构特征,在去除噪声的同时有效地保持了目标边缘信息。基于毫米波图像全局梯度特征,论文提出了一种基于全局梯度特征的毫米波图像稀疏表示与特征提取方法,实验数据的仿真成像结果验证了所提方法的有效性和实用性。
- 张仁霖韩凌云韩凌云张翼龙
- 关键词：毫米波图像特征提取
- Ka波段LFMCW测距系统的设计被引量：1
- 2012年
- 基于LFMCW测距系统的工作原理,给定了Ka波段LFMCW测距系统的实现方案及具体指标。根据指标,采用矩形波导腔结构设计了Ka波段VCO,并完成了组装与调试,其电调带宽达100MHz且非线性度小于0.1%;选择了探测系统的天线和环流器部件;设计了单端混频器,完成了前端硬件的组装调试。以F2812为核心处理芯片完成了差频信号的采集与处理。最后完成了LFMCW测距系统的联调,实现测距功能,实验结果的精度达到系统的指标要求,验证了本测距系统的可行性,高效性。
- 张翼龙李跃华
- 关键词：KA波段LFMCWVCODSP测距
- 基于加权L1范数最小化原则的被动毫米波InSAR成像算法
- 统毫米波干涉式综合孔径辐射计成像方法相比,基于L范数最小化原理的成像模型由于只利用了部分干涉测量值,因此可以在很小的计算量下得到同样的高分辨率,这一优点使得L范数最小化成像算法成为一种重要的毫米波干涉式综合孔径辐射计成像...
- 张翼龙李跃华
- 关键词：被动毫米波稀疏性
- 基于加权L1范数最小化原则的被动毫米波InSAR成像算法
- 与传统毫米波干涉式综合孔径辐射计成像方法相比,基于L范数最小化原理的成像模型由于只利用了部分干涉测量值,因此可以在很小的计算量下得到同样的高分辨率,这一优点使得L范数最小化成像算法成为一种重要的毫米波干涉式综合孔径辐射计...
- 张翼龙李跃华
- 关键词：被动毫米波成像
- 文献传递
- Ka波段LFMCW测距系统的设计
- 基于LFMCW测距系统的工作原理,给定了Ka波段LFMCW测距系统的实现方案及具体指标.根据指标,采用矩形波导腔结构设计了Ka波段VCO,并完成了组装与调试,其电调带宽达100MHz且非线性度小于0.1％;选择了探测系统...
- ZHANG Yi-long张翼龙LI Yue-hua李跃华
- 关键词：毫米波技术测距系统信号处理
- 一种改进的毫米波引信分数阶频谱细化算法被引量：1
- 2016年
- 毫米波线性调频系统普遍采用"差频–快速傅里叶变换(FFT)"进行信号处理,但是当目标与雷达之间存在相对运动时,差频信号包含了目标的距离和速度信息。利用传统的FFT变换进行速度距离解耦合操作,效果并不理想。针对此问题,介绍了分数阶FFT和基于这一变换的调频信号检测原理,提出一种改进的分数阶傅里叶域局部频谱细化方法。仿真结果表明,该频谱细化算法在相同的FFT变换点数下,能够获得更高的频谱分辨率,而频谱分辨率相同时,该算法的计算量更少。
- 武文飞李跃华张翼龙
- 关键词：分数阶傅里叶变换
- 基于随机共振与粒子群优化的毫米波辐射计信号去噪算法
- 2018年
- 毫米波辐射计由于具有全天候工作、识别金属目标能力强、隐蔽性好等特点,具有广阔的应用前景。然而由于大气干扰、辐射计本身抖动等影响,毫米波辐射计的输出信号隐没在强噪声背景下。传统的微弱信号检测方法在强噪声背景下信噪比改善性能并不理想,本文提出了一种基于可变惯性权重和信息共享的粒子群优化的自适应随机共振算法的毫米波辐射计信号去噪算法。实验结果表明,本文方法对噪声的变化有更好的鲁棒性,尤其在强噪声背景下相比于传统去噪算法,能更好地改善信号的输出质量。
- 韩凌云韩凌云李跃华张翼龙
- 关键词：毫米波辐射计随机共振粒子群算法
- 基于加权L1范数最小化原则的被动毫米波InSAR成像算法
- 2015年
- 与传统毫米波干涉式综合孔径辐射计成像方法相比,基于L范数最小化原理的成像模型由于只利用了部分干涉测量值,因此可以在很小的计算量下得到同样的高分辨率,这一优点使得L范数最小化成像算法成为一种重要的毫米波干涉式综合孔径辐射计成像方法。但由于其在目前的模型中采用了非自适应的随机测量矩阵,因此L范数最小化成像算法往往并不能获得最稀疏的解并会导致在求解过程中出现奇异值。为解决这些问题,利用毫米波In SAR图像的稀疏性和部分先验信息,本文提出了一种基于加权L1范数最小化原则的被动毫米波In SAR成像算法。本文所提算法利用迭代加权L1范数最小化原则来加强In SAR图像的重构过程中的稀疏性,利用由能量泛函所定义的先验信息来对重构过程进行进一步约束,可对不同复杂的场景进行快速的高分辨率成像。实验结果验证了本文所提算法的有效性和鲁棒性。
- 张翼龙李跃华
- 关键词：被动毫米波成像
