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公开(公告)号：CN114966585A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210379958.0
申请日：2022-04-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种采用近场低速运动模拟高速运动的雷达回波生成方法，包括：接收运动于近场中的低速目标的雷达回波信号，以雷达发射信号为LFM信号为基础，构建低速目标各散射点的雷达回波信号模型；对雷达回波信号去调频处理；利用低速目标的外场测试数据拟合得到低速目标轨迹方程，生成两个补偿相位对去调频后目标回波信号进行相位补偿；在同轨迹条件下利用待模拟的高速目标速度值及低速目标轨迹方程计算出高速目标轨迹方程，生成两个逆补偿相位对相位补偿后目标回波信号进行相位逆补偿；进行逆去调频处理得到高速目标回波信号；本发明可生成任意速度的高速运动目标回波，保留了实测环境中的信息，结果更接近实测，且实现简单，对硬件要求低。
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公开(公告)号：CN112578350A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011403442.2
申请日：2020-12-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高能微波干扰下的机载SAR干扰效应仿真方法，包括步骤：建立机载SAR雷达走停几何模型，基于同心圆算法进行快速射频回波模拟，通过建立接收机通道模型，模拟高能微波进入接收机时目标回波信号所受到非线性压制效应，最后利用距离‑多普勒算法进行成像分析的高效、低成本的机载SAR软件仿真方法。本发明将器件级硬件实验时所受到的高能微波效应转换为信号级软件仿真时所考虑的非线性压制效应来模拟高能微波对最终成像结果的影响，成本低，灵活性高。
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公开(公告)号：CN108805839A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810583489.8
申请日：2018-06-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084
Abstract: 本发明公开了一种单幅图像去雾方法，主要解决现有技术非线性拟合能力受约束和训练繁琐以及适用场景单一的问题。其方案是：在Caffe框架下构建由特征共享部分以及雾图大气光值估计分支和透射率估计分支组成的卷积神经网络；获取一组无雾图像集J，对J进行人工加雾得到有雾图像集I；将I、J按批量大小分别平分为多个配对的图像组，并依次循环输入200000次至神经网络进行训练；将需要去雾的图像I输入至训练完成的神经网络，输出大气光值A和透射率T；根据大气光值A和透射率T计算得到无雾图像Jc。本发明能很好的保持恢复图像的对比度和色彩饱和度，其峰值信噪比和结构相似性两个指标均优于现有技术，可用于有雾图像的清晰化处理。
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公开(公告)号：CN119559364A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411512896.1
申请日：2024-10-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T19/20 , G06V10/762
Abstract: 本申请提出了一种基于概率隶属度的激光点云精简方法，首先对特征点云进行独立简化以保留几何特征，然后对剩余点进行简化。在简化过程中，设计了邻域曲率偏差模型来识别特征点，并在后续简化中引入概率隶属度作为点云划分子簇的基础。对于子簇，本申请提出了一种基于概率隶属特征的分层简化算法，旨在控制输出点的数量，同时实现均匀分布。最后，通过平均几何误差分析和网格模型重建效果对比，证实本申请有效地保留了几何特征，同时保持了输出点的均匀分布。此外，本申请还可以灵活地调整缩减率和功能保留率，以满足用户的喜好。
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公开(公告)号：CN119128482A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411187114.1
申请日：2024-08-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06N3/096 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种面向SSVEP‑BCI的监督域适应跨受试者迁移方法，解决了现有技术中脑机接口易用性差，在源域与目标域差异过大时迁移效果不理想的问题。实现步骤为：生成锁相时移数据集；计算时间滤波器；生成扩充训练集；计算域内不变空间滤波器和模板信号；计算域间不变空间滤波器和模板信号；计算域适应转换矩阵；计算组合相关系数识别目标。本发明仅需要少量采集数据就能达到多次采集的效果，并且能够捕捉SSVEP信号的时间结构信息，克服了新用户在使用脑机接口时被大量校准工作引发视觉疲劳的不足，使得本发明提升了脑机接口的易用性，可应用在拼写系统中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114966585B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210379958.0
申请日：2022-04-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种采用近场低速运动模拟高速运动的雷达回波生成方法，包括：接收运动于近场中的低速目标的雷达回波信号，以雷达发射信号为LFM信号为基础，构建低速目标各散射点的雷达回波信号模型；对雷达回波信号去调频处理；利用低速目标的外场测试数据拟合得到低速目标轨迹方程，生成两个补偿相位对去调频后目标回波信号进行相位补偿；在同轨迹条件下利用待模拟的高速目标速度值及低速目标轨迹方程计算出高速目标轨迹方程，生成两个逆补偿相位对相位补偿后目标回波信号进行相位逆补偿；进行逆去调频处理得到高速目标回波信号；本发明可生成任意速度的高速运动目标回波，保留了实测环境中的信息，结果更接近实测，且实现简单，对硬件要求低。
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公开(公告)号：CN113724343B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202110873525.6
申请日：2021-07-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T9/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及一种基于结构感知的树木点云压缩方法，包括：步骤1：根据树木点云数据，构建点云全连接图；步骤2：根据点云全连接图，得到每个图顶点到根节点的测地距离，根据测地距离，得到基于树木枝干几何拓扑结构的集群；步骤3：根据基于树木枝干几何拓扑结构的集群，得到降采样点云。本发明的基于结构感知树木点云压缩方法，利用测地距离自适应聚类，顾及树木的骨架结构，自动感知树木的拓扑结构，能有效保留树木的细小枝干结构，实现全局和局部的特征保留。
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公开(公告)号：CN111553856B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010331563.4
申请日：2020-04-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度估计辅助的图像去雾方法，主要解决现有技术对雾气分布估计差和恢复图像纹理细节丢失的问题。其方案是：在Pytorch框架下分别构建深度估计网络和去雾网络；获取一组无雾图像集J，对J进行深度估计和人工加雾得到深度图像集D和有雾图像集I；利用深度图像集和有雾图像集分别训练深度估计网络和去雾网络，得到训练好的深度估计网络和去雾网络；将需要去雾的图像Ic输入至训练好的深度估计网络，输出估计的深度值Dc；将需要去雾的图像Ic和深度值Dc输入至训练好的去雾网络，输出清晰图像。本发明能很好的恢复图像的细节和色调，且峰值信噪比和结构相似性均高于或接近现有技术，可用于有雾图像的清晰化处理。
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公开(公告)号：CN112578350B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011403442.2
申请日：2020-12-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高能微波干扰下的机载SAR干扰效应仿真方法，包括步骤：建立机载SAR雷达走停几何模型，基于同心圆算法进行快速射频回波模拟，通过建立接收机通道模型，模拟高能微波进入接收机时目标回波信号所受到非线性压制效应，最后利用距离‑多普勒算法进行成像分析的高效、低成本的机载SAR软件仿真方法。本发明将器件级硬件实验时所受到的高能微波效应转换为信号级软件仿真时所考虑的非线性压制效应来模拟高能微波对最终成像结果的影响，成本低，灵活性高。
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公开(公告)号：CN111553856A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010331563.4
申请日：2020-04-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度估计辅助的图像去雾方法，主要解决现有技术对雾气分布估计差和恢复图像纹理细节丢失的问题。其方案是：在Pytorch框架下分别构建深度估计网络和去雾网络；获取一组无雾图像集J，对J进行深度估计和人工加雾得到深度图像集D和有雾图像集I；利用深度图像集和有雾图像集分别训练深度估计网络和去雾网络，得到训练好的深度估计网络和去雾网络；将需要去雾的图像Ic输入至训练好的深度估计网络，输出估计的深度值Dc；将需要去雾的图像Ic和深度值Dc输入至训练好的去雾网络，输出清晰图像。本发明能很好的恢复图像的细节和色调，且峰值信噪比和结构相似性均高于或接近现有技术，可用于有雾图像的清晰化处理。
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