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公开(公告)号：CN118897275A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411388541.6
申请日：2024-10-08
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明的一种基于生成对抗网络的海杂波抑制方法、装置、设备及介质，属于雷达杂波抑制技术领域，方法包括以下步骤：从雷达回波信号中获取海杂波数据，构建包含模拟目标和实测目标的海杂波数据集；构建基于金字塔多尺度残差注意力的生成对抗网络，所述生成对抗网络包括相互约束的生成器和判别器；采用所述海杂波数据集对所述生成对抗网络进行训练，得到海杂波抑制网络；通过所述海杂波抑制网络对实测雷达图像进行海杂波抑制。本发明通过生成对抗网络中的生成器学习海杂波的变化特性，并利用生成器与判别器之间的动态对抗训练进行抑制海杂波，不仅解决了海杂波对目标检测造成的干扰问题，而且提高了雷达的海杂波抑制性能。
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公开(公告)号：CN118644415B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411124002.1
申请日：2024-08-16
Applicant: 烟台大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/60 , G06T5/10 , G06V10/40 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及生成式人工智能和雷达图像处理技术领域，尤其是涉及一种扩散模型和低秩矩阵分解的雷达杂波抑制方法及系统。方法，包括获取雷达信号数据；对雷达信号数据进行预处理和数值填充；利用扩散模型对雷达信号进行扩散过程模拟，并对雷达信号进行特征提取，得到雷达信号的杂波图像；通过自编码器将杂波图像进行降维到潜在空间，得到噪声图像对噪声图依次进行正向扩散和逆向扩散生成无杂波雷达图像；本发明通过低秩矩阵分解能够有效分离雷达图像中的目标信号和杂波成分。低秩成分主要代表目标信号，而稀疏成分则捕捉到杂波和噪声。通过这种分离，可以更准确地识别和处理目标信息。
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公开(公告)号：CN118897275B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411388541.6
申请日：2024-10-08
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明的一种基于生成对抗网络的海杂波抑制方法、装置、设备及介质，属于雷达杂波抑制技术领域，方法包括以下步骤：从雷达回波信号中获取海杂波数据，构建包含模拟目标和实测目标的海杂波数据集；构建基于金字塔多尺度残差注意力的生成对抗网络，所述生成对抗网络包括相互约束的生成器和判别器；采用所述海杂波数据集对所述生成对抗网络进行训练，得到海杂波抑制网络；通过所述海杂波抑制网络对实测雷达图像进行海杂波抑制。本发明通过生成对抗网络中的生成器学习海杂波的变化特性，并利用生成器与判别器之间的动态对抗训练进行抑制海杂波，不仅解决了海杂波对目标检测造成的干扰问题，而且提高了雷达的海杂波抑制性能。
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公开(公告)号：CN118644415A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411124002.1
申请日：2024-08-16
Applicant: 烟台大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/60 , G06T5/10 , G06V10/40 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及生成式人工智能和雷达图像处理技术领域，尤其是涉及一种扩散模型和低秩矩阵分解的雷达杂波抑制方法及系统。方法，包括获取雷达信号数据；对雷达信号数据进行预处理和数值填充；利用扩散模型对雷达信号进行扩散过程模拟，并对雷达信号进行特征提取，得到雷达信号的杂波图像；通过自编码器将杂波图像进行降维到潜在空间，得到噪声图像对噪声图依次进行正向扩散和逆向扩散生成无杂波雷达图像；本发明通过低秩矩阵分解能够有效分离雷达图像中的目标信号和杂波成分。低秩成分主要代表目标信号，而稀疏成分则捕捉到杂波和噪声。通过这种分离，可以更准确地识别和处理目标信息。
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