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公开(公告)号：CN106443632A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201611092954.5
申请日：2016-12-01
申请人： 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
IPC分类号： G01S7/41
CPC分类号： G01S7/418
摘要： 本发明公开了一种基于标签保持多任务因子分析模型的雷达目标识别方法，主要解决现有技术在小样本情况下目标识别性能较差的问题。其实现步骤为：1)对各类目标的雷达高分辨距离像进行归一化和对齐的预处理，2)利用预处理后的高分辨距离像构建标签保持多任务因子分析模型，3)对该模型的各参数进行吉布斯采样，保存模型参数的采样均值；4)对测试样本进行归一化和对齐的预处理，5)根据训练步骤学得的标签保持多任务因子分析模型参数的采样均值计算该测试样本的帧概率密度函数值，6)根据该帧概率密度函数值判定测试样本的类别属性。本发明实现了模型的有监督学习，提高了小样本条件下的识别性能，可用于小样本情况下的雷达目标识别。
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公开(公告)号：CN109766899B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201811617547.0
申请日：2018-12-28
申请人： 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种物理特征提取和SVM的车辆目标识别方法，其实现步骤为：(1)输入雷达回波数据；(2)回波数据成像；(3)提取图像极大值区域；(4)构造位置集合和属性集合；(5)构建位置字典和属性字典；(6)构建散射中心参数的最优值集合；(7)估计散射中心的频率依赖因子；(8)获取融合频率依赖因子；(9)获取融合极化参数；(10)获取散射中心特征向量；(11)提取车辆目标特征向量；(12)预测测试样本类别。本发明能够反映车辆目标物理结构、具有明确物理意义、鲁棒的散射中心类型分布律特征，得到较高、较稳健的分类正确率，可用于雷达目标识别。
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公开(公告)号：CN105975994B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201610333374.4
申请日：2016-05-19
申请人： 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于非相似性变换一类SVM模型的SAR目标鉴别方法。其实现方案为：1.对训练图像和测试图像进行预处理，得到训练和测试样本集；2.根据训练样本集构建非相似性变换一类SVM模型，推出模型参数的联合后验分布；3.根据模型参数的联合后验分布，推出单个模型参数的条件后验分布；4.利用Gibbs采样对模型参数采样I次，从I+1次开始，每间隔Isp次，保存一次采样结果，共保存Ts次；5.根据保存的采样结果，得到特征变换后的测试样本和对应的聚类标号；6，将变换后的测试样本带入到聚类标号对应的一类SVM中，输出测试目标类别标号。本发明具有模型参数便于选择，识别性能高的优点，可以用于SAR目标鉴别。
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公开(公告)号：CN106326938B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610815763.0
申请日：2016-09-12
申请人： 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于弱监督学习的SAR图像目标鉴别方法，主要解决现有技术鉴别性能低和样本标记成本高的问题。其实现方案是：在训练阶段，先对正图像的样本集和负图像的负样本集分别提取局部限制性编码LLC特征，再用负样本集训练一个潜在的狄利克雷分配LDA模型，并用该模型从正图像样本集中挑选初始正样本集，用以迭代训练二类SVM鉴别器，得到最优鉴别器；在测试阶段，先对测试样本集提取局部限制性编码LLC特征，再用得到的最优鉴别器对测试样本集进行鉴别。本发明在鉴别性能与全监督的二类SVM鉴别器相近的同时减少了人工标记的成本，更具有实用性，而且，对比杂波训练的一类SVDD鉴别器在复杂场景下的鉴别性能更优，适用于SAR图像目标鉴别。
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公开(公告)号：CN106228124B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610561587.2
申请日：2016-07-17
申请人： 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的SAR图像目标检测方法，主要解决现有SAR图像目标检测技术中检测速度慢和检测准确率低的问题。其实现步骤为：1、训练卷积神经网络分类模型M0，基于该模型M0设计两个待训练的卷积神经网络模型M1、M2；2、用扩充后的MiniSAR训练集做为待训练的卷积神经网络模型M1、M2的输入，训练得到最优切片提取模型M12和最优检测模型M22；3、使用最优切片提取模型M12和最优检测模型M22对MiniSAR测试集进行检测；4、将最优检测模型M22的输出概率值大于阈值的候选区域保留，得到检测结果。本发明具有检测速度快、检测正确率高的优点，可用于车辆目标检测。
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公开(公告)号：CN107977667B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201610919536.2
申请日：2016-10-21
申请人： 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于半监督协同训练的SAR图像目标鉴别方法，主要解决现有鉴别方法需要大量人工标记样本且实时性较差的问题。其实现过程是：1)将恒虚警率CFAR检测切片作为训练样本，从中取少量的样本进行标记；2)提取训练样本的两个林肯特征组；3)用标记过样本的两个林肯特征组训练两个分类器；4)利用3)得到的分类器对无标记样本进行鉴别；5)两个分类器挑选各自置信度较高的少数样本加入到对方的有标记训练样本中；6)利用新的有标记样本重复4)‑5)得到最终的分类器；7)用分类器对测试样本进行分类，得到分类结果。本发明仅需标记少量的样本就能达到与全监督方法相同的效果，可用于实现SAR图像目标的实时鉴别。
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公开(公告)号：CN106405519B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201610817864.1
申请日：2016-09-12
申请人： 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于跟踪信息的逆合成孔径雷达成像时间段的选择方法，本发明的实现步骤是：(1)获得目标的三维坐标；(2)坐标变换(3)对目标的三维速度进行卡尔曼滤波；(4)根据先验知识选取窗长；(5)对目标姿态角进行筛选；(6)选择成像时间段；(7)获得滑动后的时间窗；(8)判断滑动后的窗内目标姿态角对应的时刻是否是接收数据的终止时刻；(9)确定最优成像时间段。本发明具有在非合作的空中机动目标的情况下，能够对逆合成孔径雷达ISAR成像时间段进行最优选择，获得高质量的逆合成孔径雷达ISAR成像结果。
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公开(公告)号：CN108509989A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810254090.5
申请日：2018-03-26
申请人： 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于高斯选控玻尔兹曼机的HRRP识别方法，主要针对已有HRRP识别方法不足，提出了高斯选控玻尔兹曼机应用于HRRP的噪声稳健识别。其实现步骤是：(1)预处理数据；(2)构建高斯选控玻尔兹曼机网络；(3)初始化网络参数；(4)将预处理后的HRRP训练样本输入高斯选控玻尔兹曼机；(5)对隐藏层和选择因子进行迭代采样；(6)更新可见层；(7)更新网络参数；(8)训练线性SVM分类器，输出识别结果。本发明降低了对HRRP数据噪声先验的依赖性，同时能够有效提取原始数据的有用特征，具有良好的噪声稳健性，并提高了HRRP识别正确率。
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公开(公告)号：CN105975994A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610333374.4
申请日：2016-05-19
申请人： 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6269 , G06K9/6218 , G06K9/6286
摘要： 本发明公开了一种基于非相似性变换一类SVM模型的SAR目标鉴别方法。其实现方案为：1.对训练图像和测试图像进行预处理，得到训练和测试样本集；2.根据训练样本集构建非相似性变换一类SVM模型，推出模型参数的联合后验分布；3.根据模型参数的联合后验分布，推出单个模型参数的条件后验分布；4.利用Gibbs采样对模型参数采样I次，从I+1次开始，每间隔Isp次，保存一次采样结果，共保存Ts次；5.根据保存的采样结果，得到特征变换后的测试样本和对应的聚类标号；6，将变换后的测试样本带入到聚类标号对应的一类SVM中，输出测试目标类别标号。本发明具有模型参数便于选择，识别性能高的优点，可以用于SAR目标鉴别。
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公开(公告)号：CN109345583B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201811181427.0
申请日：2018-10-11
申请人： 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于正交匹配追踪算法OMP的合成孔径雷达SAR目标图像几何尺寸估计方法，其实现步骤为：(1)选取图像切片矩阵；(2)获得目标的原子矩阵和散射中心幅度向量；(3)获得重构目标图像；(4)将重构目标图像投影到坐标系生成目标区域；(5)获取坐标向量；(6)对坐标向量进行旋转；(7)获得最小外接矩形；(8)将最小外接矩形的尺寸值作为目标几何尺寸的估计值。本发明对静止雷达观测目标普遍适用，同时本发明消除了由于噪声而引起的负面影响，具体良好的噪声稳健性，提高了合成孔径雷达SAR目标几何尺寸的估计精度。
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