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公开(公告)号：CN116469014B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202310035501.2
申请日：2023-01-10
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于优化Mask R‑CNN的小样本卫星雷达图像帆板识别和分割方法，涉及空间目标识别技术领域，提出一种基于Mask R‑CNN（Mask Region‑based Convolutional Neural Network）的卫星雷达图像帆板识别和分割的模型。本发明以在mmDetection框架下建立Mask R‑CNN模型的基础上，优化了骨干网络并对锚框框选的方法进行了改进，通过这种方法，可以在卫星雷达图像较少情况下，使卫星帆板部件的识别正确率和分割的精度得到提升。
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公开(公告)号：CN116755169A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310696825.0
申请日：2023-06-13
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了基于星图识别和亮度先验信息的小目标检测方法、系统，该方法包括对远距图像进行处理，得到图像中点簇的质心和亮度信息；构建地心惯性坐标系至相机坐标系的转换矩阵，根据该转换矩阵和相机的内参数据，将导航星表中的恒星投影至图像平面；利用恒星剔除算法，将投影后恒星在图像中的位置与图像中点簇的质心进行距离计算，识别图像中的恒星和候选目标，并通过亮度先验信息对候选目标进行验证；对当前帧图像进行ROI框选，并根据既定的判断逻辑，捕获选框中目标，将候选目标的像素坐标转换为视线角并输出候选目标的视线角信息。本发明提高了算法检测的准确性和检测速度，实现了对空间点目标从远到近的自适应检测及测角。
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公开(公告)号：CN116343059A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310306811.3
申请日：2023-03-27
申请人： 上海宇航系统工程研究所 , 南京航空航天大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于胶囊网络的空间目标识别算法，涉及空间目标识别技术领域，提出一种基于迪利克雷过程混合模型的胶囊网络，本发明以神经网络的胶囊网络为基础，加入迪利克雷过程混合模型，对胶囊网络进行改进，通过这种方法可以实现对空间目标的识别，可提高模型对目标观察视角的泛化能力、抗攻击特性，有效提升了空间目标识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114049551A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111233641.8
申请日：2021-10-22
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于ResNet18的SAR原始数据目标识别方法，涉及雷达信号处理技术领域，提出一种以合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)原始数据为输入的自动目标识别(Automatic Target Recognition,ATR)方法。现有的ATR方法是在图像形成后执行任务。然而，目标信息的成像过程可能会失去隐藏在原始数据中的目标抽象特征信息，从而限制识别的准确率。因此，本发明在深度残差网络ResNet18的基础上，将SAR原始数据送入一个不需要图像重建的卷积神经网络框架，进行目标识别与分类，从而明显提升识别效率，得到较好的分类结果。
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公开(公告)号：CN113985408A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111067939.6
申请日：2021-09-13
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明提出了一种结合门单元和迁移学习的逆合成孔径雷达成像方法，首先利用常规的卷积层，激活函数层，批归一化层和最大化池化层等构建全卷积神经网络FCNN，在FCNN中利用跳跃连接SKs来建立了多条路径用来将网络浅层特征表示OFRs直接传递到网络重建层。其次在FCNN中进一步引入门单元构成G‑FCNN，并采用迁移学习策略TL来保证G‑FCNN的性能达到最优。接着利用电磁仿真软件构建大规模雷达训练数据用于预训练G‑FCNN，再利用小规模的实测雷达数据对预训练好的G‑FCNN中的网络层参数微调，获得面向目标成像任务而言最优的网络参数。本发明优于现有的基于卷积神经网络的ISAR成像方法。
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公开(公告)号：CN111781603A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010517969.1
申请日：2020-06-09
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种机载气象雷达地杂波抑制方法，其包括以下步骤：1)采用面阵阵列天线，确定雷达系统参数、地杂波和气象目标分布几何关系这些先验知识；2)通过距离循环和方位循环得到地杂波俯仰角、地杂波方位角和气象目标俯仰角、气象目标方位角，由此分别得到所述地杂波俯仰角、地杂波方位角、气象目标俯仰角、气象目标方位角各自的时域导引矢量、空域二维导引矢量；3)由时域维导引矢量、方位维导引矢量和俯仰维导引矢量得到地杂波和气象目标三维空时导引矢量；4)由三维导引矢量得到地杂波和气象目标的快拍信号以及协方差矩阵；5)得到协方差矩阵后，进行全维最优处理得到权矢量，再用该权矢量对快拍信号进行滤波。该方法可以提高估计精度和收敛速度，能够在非均匀环境中有效地提高系统的检测性能，同时还有不错的杂波抑制效果。
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公开(公告)号：CN111220955A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911064056.2
申请日：2019-11-04
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开的一种基于垂直阵列协方差矩阵特征分解的机载气象雷达地杂波抑制方法，采用垂直阵列天线接收数据，并对各路信号进行距离向脉冲压缩处理；根据脉冲压缩后的多通道数据构造各距离-脉冲单元对应的俯仰维空域快拍信号；利用相邻方位样本估计各距离-脉冲单元空域快拍信号的俯仰维协方差矩阵；对得到的俯仰维协方差矩阵进行特征分解，提取代表气象分量的第二特征值；逐距离-脉冲单元处理，提取第二特征值并存储于对应的距离-脉冲单元中，将其作为最终气象目标输出结果。本发明突破由于载机运动引起的各种影响因素的限制，直接对协方差矩阵进行特征分解实现地杂波抑制，计算量小，实现效率高而且抑制效果好。
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公开(公告)号：CN103996214B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410211524.5
申请日：2014-05-19
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06T11/00
摘要： 本发明公开了一种BP-SAR图像重建误差分析方法，属于雷达成像技术领域。该方法通过微局部分析理论对天线航迹误差在BP-SAR图像重建中引入的位置误差进行分析，获得天线航迹误差和图像重建误差之间明确的定量关系。本发明还公开了一种BP-SAR图像重建方法，以及BP-SAR成像系统中运动传感器的误差指标确定方法。相比现有技术，本发明获得的天线航迹误差和SAR重建图像中目标位置误差之间关系是明确的、定量的解析关系，没有任何假设和近似，能够适用于任意发射天线和接收天线的航迹(或位置)误差以及任意SAR成像模式、任意发射/接收天线航迹。本发明可广泛应用于SAR成像技术理论研究以及实际SAR成像系统的设计制造等方面。
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