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公开(公告)号：CN113391282B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110517442.3
申请日：2021-05-12
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明公开了一种基于雷达多维特征融合的人体姿态识别方法，属于雷达信号处理领域。本发明首先将回波信号与发射信号混频，经过低通滤波器后得到回波信号与发射信号的差频信号Sb，然后在Sb的距离向快时间做傅里叶变换(FFT)实现去调频处理(De‑chirp)，得到方位向慢时间每个脉冲重复周期(Tc)上包含杂波的目标距离信息。通过多延时对消器实现动目标显示(MTI),再使用恒虚警检测(CFAR)以及数字图像处理中的形态学降噪算法，得到滤除静止目标、杂波和噪点后的信号Sτ。本发明中主要选取Sτ中步频微多普勒、信息分布熵、加权回波能量幅值三种特征融合实现人体姿态识别。本发明实现对远距离复杂环境下人体目标姿态的全天时、全天候、高准确性识别。
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公开(公告)号：CN109308483B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201810843122.5
申请日：2018-07-27
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的双源图像特征提取及融合识别方法，包括：利用卷积神经网络具有迁移学习的特性，通过大量的可见光数据库训练卷积神经网络模型参数；将训练好的模型分别用于自动提取可见光与热红外目标图像的隐藏特征，并使用最大值降采样方法减少特征维度；结合费希尔判别法和主成分分析算法对目标的多源图像特征进行降维融合；利用支持向量机分类器对目标图像的融合特征进行分类识别。本发明针对无人机平台中多源传感器图像目标分类识别，实现利用卷积神经网络提取图像隐藏特征，再组合费希尔判别法和主成分分析算法用于特征的降维融合，为基于特征级的多源图像目标分类识别提供了一种新的有效途径。
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公开(公告)号：CN113391282A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110517442.3
申请日：2021-05-12
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明公开了一种基于雷达多维特征融合的人体姿态识别方法，属于雷达信号处理领域。本发明首先将回波信号与发射信号混频，经过低通滤波器后得到回波信号与发射信号的差频信号Sb，然后在Sb的距离向快时间做傅里叶变换(FFT)实现去调频处理(De‑chirp)，得到方位向慢时间每个脉冲重复周期(Tc)上包含杂波的目标距离信息。通过多延时对消器实现动目标显示(MTI),再使用恒虚警检测(CFAR)以及数字图像处理中的形态学降噪算法，得到滤除静止目标、杂波和噪点后的信号Sτ。本发明中主要选取Sτ中步频微多普勒、信息分布熵、加权回波能量幅值三种特征融合实现人体姿态识别。本发明实现对远距离复杂环境下人体目标姿态的全天时、全天候、高准确性识别。
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公开(公告)号：CN113252709A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110435620.8
申请日：2021-04-22
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于雷达技术的食品内部霉菌检测方法，属于雷达信号处理领域。该方法包括如下步骤：确定雷达配置参数，通过雷达回波数据获取待测物品的距离‑方位‑回波能量信息；进而获取待测物品回波反射信息和回波透射信息，通过与标准合格产品对比受介电常数影响的待测物品反射信息和透射信息，判断待测物品是否霉变。本发明实现从食品生产到被消费者购买的全过程中无损、快速、准确检测出食品内部霉菌，可以在生产、包装、运输、存储、销售各环节中使用，在实际生产活动中可以得到很好的利用。
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公开(公告)号：CN106951822B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201710052584.0
申请日：2017-01-24
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明提供了一种基于多尺度稀疏保持投影一维距离像融合识别方法。首先，对实测一维距离像信号样本提取其归一化幅度特征并进行平移对齐预处理；然后，利用一维高斯拉普拉斯算子进行多尺度空间映射；接着，利用稀疏保持投影法对多尺度空间信号进行稀疏表示，得到多尺度空间稀疏特征向量；最后，利用多尺度决策融合分类器对目标稀疏特征向量进行分类识别，输出分类结果。本发明基于多尺度空间分析、稀疏保持投影和决策融合分类器，对一维距离像提取多尺度有效稀疏特征并通过决策融合分类器对结果进行融合识别，在一定程度上提高了一维距离像信号的识别效率，抗干扰性也得到明显增强。
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公开(公告)号：CN106908774B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201710010006.0
申请日：2017-01-06
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明公开了基于多尺度核稀疏保持投影的一维距离像识别方法。首先，对实测一维距离像信号样本提取其归一化幅度特征并进行平移对齐预处理；其次，利用高斯核函数对其进行多尺度核空间映射；然后，利用稀疏保持投影法得到各尺度空间的信号稀疏特征向量并进行特征融合；最后，利用支持向量机分类器进行特征识别。本发明基于高斯尺度核和稀疏保持投影，实现了多尺度核空间稀疏保持融合特征提取，相对于传统的多尺度高斯核融合特征提取法，在融合特征维数相同的情况下，本方法识别精度更高、抗噪性能更好，是稳健的一维距离像识别方法。
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公开(公告)号：CN109784383A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811625415.2
申请日：2018-12-28
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于图域特征和DS证据理论融合的钢轨裂纹识别方法，针对DS证据融合基本概率赋值难以解决的问题，利用SVM对不同通道不同方向的漏磁信号进行分类，然后用SVM得到的对于一个样本的后验概率作为此分类器对样本的基本概率赋值，建立了SVM与证据理论相结合的多传感器信息融合模型。实验结果表明，基于图域特征和DS证据理论融合的钢轨裂纹识别方法在训练样本数较少和漏磁信号通道数较少的情况下具有良好的识别效果，具有一定工程应用价值。
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公开(公告)号：CN107819567A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201711191787.4
申请日：2017-11-24
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： H04L9/00
CPC分类号： H04L9/001
摘要： 本发明公开了一种五阶压控忆阻蔡氏混沌信号发生器，该混沌信号发生器是通过在经典蔡氏电路的耦合电阻支路中串联一个电感，并直接采用非理想压控忆阻替换经典蔡氏电路中的非线性电阻元件——蔡氏二极管来实现的。电路包括两部分：经典蔡氏电路和非理想压控忆阻等效实现电路。本发明设计的一种五阶压控忆阻蔡氏混沌信号发生器通过调节电路元件参数即可产生混沌吸引子、周期极限环等复杂的非线性现象，使其成为了一类新型的混沌信号发生器。产生的混沌信号稳定性强，具有显著的混沌特性，对忆阻混沌电路在实际工程应用中的发展起到较大的推进作用。
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公开(公告)号：CN107817490A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201710929868.3
申请日：2017-10-09
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法，采用帧内最大相似像作为帧中心模板，选取某一帧内的某个与帧内其他所有训练样本具有最大相似性的原始HRRP训练样本作为该帧的帧中心，替代全部训练样本作为模板进行训练。这种方法既找到了最能代表这一帧内所有训练样本的一个模板，又最大限度地保持了模板信号的原始性(即不对帧内最大相似像进行人为的处理)。
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公开(公告)号：CN107085206A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710172849.0
申请日：2017-03-22
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开一种基于自适应稀疏保持投影的一维距离像识别方法，首先，对实测一维距离像(HRRP)信号样本提取归一化幅度特征并进行平移对齐；由稀疏保持投影法对训练样本幅度特征进行稀疏重构，建立稀疏重构方程，得到稀疏系数矩阵；对稀疏保持投影方程进行改写并结合自适应最大间距准则，建立自适应稀疏保持投影方程，得到投影矩阵；最后，通过投影矩阵将样本投影到低维空间，得到低维空间特征向量对目标进行分类识别。本发明基于稀疏保持投影和自适应最大间距准则，充分利用样本稀疏重构关系中包含的识别信息结合自适应最大间距准则提取样本低维特征，在一定程度上提高了一维距离像信号的识别精度、降低了特征维度，抗干扰性也得到明显增强。
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