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公开(公告)号：CN114994630B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210698113.8
申请日：2022-06-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于联合距离‑时频特征的旋翼参数估计方法，应用于目标检测领域，针对现有的单一时频特征的旋翼参数估计方法无法提取更多旋翼特征的问题；本发明利用经验模态分解和恒虚警检测算法，实现旋翼回波信号分离；提出快时域投影法进行距离‑时间域和频率‑时间域信号特征提取，联合双域特征并结合旋翼参数模型，实现了旋翼参数估计。相比于现有基于单一时频特征的参数估计方法，本发明所提方法解决了桨叶范围限制和奇偶判别的问题，为进一步的目标识别奠定了良好的基础。
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公开(公告)号：CN113239554A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110555995.8
申请日：2021-05-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种抗旁瓣遮蔽干扰的波形优化设计方法，包括以下步骤：S1、WISL建模，将抗旁瓣遮蔽干扰的波形优化问题转变为求解四次非凸数学问题；S2、利用秩1矩阵理论和Hermitian矩阵的特性，将四次非凸数学问题构造成一个二次凸优化函数，并对二次凸优化函数进行求解得到迭代函数；S3、构建迭代约束条件，优化迭代函数。本发明利用先验信息，降低了信号的感兴趣区域的旁瓣电平，既能抑制强目标旁瓣对弱目标信号检测的干扰，提高弱目标信号的检测概率，又能在短时间内设计出具有所需波形的信号，在复杂探测场景中具有重要应用前景。
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公开(公告)号：CN118747832A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410899862.6
申请日：2024-07-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开一种基于分层重构潜在表示学习的雷达目标开集识别方法，应用于雷达信号处理领域，针对几乎所有现有的雷达开集识别方法通常都采用完全监督学习来提取代表性特征，这只强调已知类的非判别特征，而不适用于未知类的特征表示的问题；本发明首先，提出了一种基于分层融合重构网络(HFRNet)的无监督表示学习方法，以弥补监督表示中丢失的信息，并获得初步的闭集结果。然后，我们采用Openmax对闭集识别分数进行校正，并给出未知类别的概率，实现了对SAR图像的有效开集识别。最后，基于实测数据集的实验结果表明了该方法的优越性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118675047A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410687594.1
申请日：2024-05-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于混合模型与边界增强的极化雷达图像分类方法，具体步骤如下：S1、采集原始极化雷达图像数据样本并进行数据预处理；S2、使用特征提取器从极化雷达样本中提取低维特征图；S3、样本交叉熵损失函数计算；S4、使用贝塔混合模型拟合损失分布；S5、进行Puali伪彩图膨胀边界提取；S6、构建动态自学习损失函数，利用损失函数对特征提取与分类网络进行优化训练，完成模型的目标分类流程。本发明基于有限混合模型理论建立损失分布模型，获取极化雷达图像中噪声标签的分布估计，并通过结合极化伪彩图边缘信息提取方法，使分类模型利用边缘知识增强识别性能，最终实现标签噪声下极化雷达目标分类精度提升。
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公开(公告)号：CN118837843A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410826934.4
申请日：2024-06-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/41 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于动态神经网络的多视角HRRP雷达空中目标识别方法，首先构建动态网络DSPNN，包括：特征提取模块、特征融合识别模块，然后生成多视角HRRP数据，输入到网络的特征提取模块进行特征提取，将提取的特征输入特征融合识别模块进行多视角动态融合，多视角特征加权融合成最终特征，最后将多视角特征进行特征压缩与激活得到分类结果，完成目标识别。本发明的方法使用基于动态结构和动态参数的多视角识别方法，有效的提高了空中目标高分辨距离像识别网络的自适应能力，解决了单视角静态网络所存在的问题，进一步地提升了对空中目标的识别能力。
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公开(公告)号：CN118505967A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410574396.4
申请日：2024-05-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于类模糊正则化的跨分辨率雷达图像域适应识别方法，首先采用对抗学习的思想设计特征提取器和域判别器，实现域差异的最小化，然后利用分类器学习源域SAR图像的类别信息，实现对已标记区域的准确识别，并将其调整到未标记目标区域，最后通过类模糊正则化，最大限度地减少未标记分辨率域的识别错误，实现未标记分辨率域上的识别误差最小化。本发明的方法基于类模糊正则化的SAR跨分辨率域自适应最大限度地减小了未标记分辨率域上的识别误差，解决了现有方法中不同分辨率域之间存在差异的问题，实现了有效的域自适应性，并且表现出出色的跨分辨率识别性能，为进一步的目标识别奠定了良好的基础。
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公开(公告)号：CN114994630A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210698113.8
申请日：2022-06-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于联合距离‑时频特征的旋翼参数估计方法，应用于目标检测领域，针对现有的单一时频特征的旋翼参数估计方法无法提取更多旋翼特征的问题；本发明利用经验模态分解和恒虚警检测算法，实现旋翼回波信号分离；提出快时域投影法进行距离‑时间域和频率‑时间域信号特征提取，联合双域特征并结合旋翼参数模型，实现了旋翼参数估计。相比于现有基于单一时频特征的参数估计方法，本发明所提方法解决了桨叶范围限制和奇偶判别的问题，为进一步的目标识别奠定了良好的基础。
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公开(公告)号：CN113239554B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110555995.8
申请日：2021-05-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种抗旁瓣遮蔽干扰的波形优化设计方法，包括以下步骤：S1、WISL建模，将抗旁瓣遮蔽干扰的波形优化问题转变为求解四次非凸数学问题；S2、利用秩1矩阵理论和Hermitian矩阵的特性，将四次非凸数学问题构造成一个二次凸优化函数，并对二次凸优化函数进行求解得到迭代函数；S3、构建迭代约束条件，优化迭代函数。本发明利用先验信息，降低了信号的感兴趣区域的旁瓣电平，既能抑制强目标旁瓣对弱目标信号检测的干扰，提高弱目标信号的检测概率，又能在短时间内设计出具有所需波形的信号，在复杂探测场景中具有重要应用前景。
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