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公开(公告)号：CN116500570A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310277593.5
申请日：2023-03-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种基于识别模型分裂与重连的雷达HRRP目标识别方法，包括：扩充训练好的识别模型中的输出抽头数量；使得上层包含的各层次结构中新任务和旧任务之间的交叉权重稀疏化；断开上层包含的各层次结构中新任务和旧任务之间的交叉权重连接；使得上层包含的各层次结构分别对新任务中的新型号进行学习，并保留模型原本包含的旧型号目标样本信息；连接各层次结构中新任务和旧任务之间的交叉权重；使得整合识别模型学习新旧任务之间的跨任务知识；判断训练好的整合识别模型的识别性能是否达标；更新核心样本集。该方法对于灾难性遗忘问题的缓解更有效，对于持续到来的任务能够保持高水平的识别能力。
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公开(公告)号：CN116470943A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310356893.2
申请日：2023-04-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种集群动平台载相控阵发射波束形成方法，实现步骤为：初始化集群动平台载相控阵发射波束形成系统；信息采集与处理模块计算每个运动平台移动的目的位置坐标并发送；位置控制模块控制每个运动平台移动到目的位置坐标；幅度与相位控制模块对每个运动平台搭载的发射天线的幅度和相位进行补偿；形成集群动平台载相控阵的发射波束。本发明通过对每个运动平台搭载的发射天线的幅度和相位进行补偿，有效提高了主瓣精度，降低了峰值旁瓣电平；且将克拉美罗界与峰值旁瓣电平同时作为目标函数对集群动平台进行构型优化，进一步提高了主瓣精度。
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公开(公告)号：CN116401409A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310215607.0
申请日：2023-03-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/901 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于原型生成的HRRP识别数据库构建方法，包括：获取训练数据集；构建多形成函数f(x，h)；其中，多形成函数f(x，h)的运算规则为将原型集中的每个样本x切分为h个子样本，并将切分后的子样本调整为原始样本的大小；基于训练数据集利用多形成函数与单步参数匹配进行原型生成以获取原型集；利用多形成函数对原型集进行处理，得到HRRP识别数据库。该方法相比于传统的方法，可以在保证较低的计算复杂度的同时保证挖掘出HRRP数据中最具价值的信息以构建高质量的HRRP识别数据库，节约了存储资源与计算资源。
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公开(公告)号：CN116381636A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310102081.5
申请日：2023-02-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41 , G06F18/15 , G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗学习单类分类的雷达高分辨距离像目标拒判方法，包括：对K类飞机的HRRP原始回波数据进行预处理，得到每一类飞机的待训练回波数据；利用所述每一类飞机的待训练回波数据对对抗学习分类器进行训练，得到训练好的对抗学习分类器；将待测试的回波数据输入所述训练好的对抗学习分类器，得到最终的辨别结果。本发明模型中的生成器因为只学习了库内正常样本的分布，对于正常样本可以增强对于其特征的重构，对于异常样本可以减弱对于其特征的重构，可以进一步提升拒判性能，使拒判边界更加清晰。
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公开(公告)号：CN112904299B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202110236104.2
申请日：2021-03-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于深层类内分裂的雷达高分辨距离像开集目标识别方法，主要解决现有技术开集识别性能低和闭集识别精度差的问题，其方案是：获取雷达二维高分辨距离像谱图数据，并分别为雷达目标数据库内的各个目标类别设置标签值，构建训练样本集和测试样本集；构建类内分裂模型，并对其进行训练；将训练样本集输入到训练好的类内分裂模型中进行分裂，得到非典型样本子集和典型样本子集；构建开集识别模型，并用非典型样本子集和典型样本子集对其进行训练；将测试样本输入到训练好的开集识别模型中，完成雷达高分辨距离像的开集识别。本发明提高了开集识别性能、闭集识别精度，可用于对雷达数据库外目标拒判的同时对库内目标进行分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112835003B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202011632780.3
申请日：2020-12-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出了一种基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法，用于解决训练和测试阶段的脉冲重复频率不匹配情况下的雷达目标识别问题，实现步骤为：(1)生成训练集；(2)生成训练特征矩阵；(3)训练SVM分类器；(4)获取测试集；(5)对测试集进行常规预处理；(6)对测试集进行重采样预处理；(7)生成测试特征矩阵；(8)目标识别。本发明通过重采样预处理，使得所有待分类回波信号的脉冲重复频率与训练集中回波信号的脉冲重复频率保持一致，能够在脉冲重复频率变化场景下实现对目标的稳健识别。
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公开(公告)号：CN116258874A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310146802.2
申请日：2023-02-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/72 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度条件扩散网络的SAR识别数据库样本姿态扩充方法，包括：利用多幅真实的SAR图像构建训练数据集，训练数据集包括多个目标类别，每个类别包括多个图像样本；构建深度条件扩散网络，深度条件扩散网络包括一个时间步编码模块、一个类别标签编码模块、一个方位角编码模块、一个编码融合模块、一个特征图构建模块、多个下采样模块、多个中间过渡模块、多个上采样模块和一个图像还原模块；利用训练数据集对深度条件扩散网络进行训练，获得经训练的深度条件扩散网络；利用经训练的深度条件扩散网络生成SAR图像。本发明能够生成高质量的指定类别和方位角的SAR图像，从而实现对SAR识别数据库样本数量及姿态的扩充。
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公开(公告)号：CN116229232A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310109860.8
申请日：2023-02-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于复数图像信息的深层网络SAR目标检测方法，包括：对给定的训练集和测试集分别进行幅度信息提取和复数信息提取，以得到新的训练集和新的测试集；基于CenterNet目标检测算法构建SAR目标检测网络；其中，该目标检测网络包括注意力机制模块、特征提取与融合模块以及预测器模块；构建协调对抗损失函数并利用新的训练集对目标检测网络进行训练，得到训练好的目标检测网络；将新的测试集输入到训练好的目标检测网络中，得到最终的检测结果。本发明提供的方法同时解决了现有算法信息量不足以及算法复杂度高且易出现低质量检测框的问题，且在精确率、召回率等指标上相比现有方法有了一定程度的提升。
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公开(公告)号：CN112991384B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110111918.3
申请日：2021-01-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG的发射资源智能认知管理方法，包括：构建并训练LSTM预测网络；利用深度强化学习智能体感知环境，以获取目标状态的观测值；将目标状态的观测值输入已训练的LSTM预测网络，得到目标的先验信息表示；将目标的先验信息表示输入Actor‑Critic网络，得到动作向量；根据动作向量生成发射波束并分配功率，以实现发射资源的智能管理。本发明提供的基于DDPG的发射资源智能认知管理方法，简化了优化过程，提高了跟踪精度；且未限制发射波束与目标个数的数量关系，使得资源分配更合理，资源的利用效率更高，应用范围更广泛。
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公开(公告)号：CN113552543B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202110626717.7
申请日：2021-06-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提供的一种基于SET‑STIAA的空间微动目标时频分析方法，将同步提取变换与短时迭代自适应算法相结合，利用IAA算法，对每个时刻的滑窗内的两个回波信号计算频率成分，获得每个时刻的滑窗内每个回波信号的第一频率曲线函数；使用同步提取变换方法在第一频率曲线函数中选择瞬时相位对应的回波信号频点作为该回波信号估计的瞬时频率；遍历每一个瞬时频率点，将该瞬时频率点的频率与该频点处的真实频率进行比较，以剔除频谱泄露的瞬时频率点从而确定回波信号的频率。本发明仅提取出瞬时相位处的时频点，达到提高时频分辨精度的效果。并且只需要更少的滑窗点数，有效缓解数据长度较短且微多普勒曲线距离较近时不能分辨出目标的缺点。
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