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公开(公告)号：CN102609933A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201110422987.2
申请日：2011-12-16
申请人： 电子科技大学
摘要： 一种极化SAR图像的自适应相干变化检测方法，属于合成孔径雷达信号处理领域。首先计算参考图像和待检测图像的相干系数矩阵，然后建立相干系数分布模型，再基于N-P准则确定自适应门限x0，最后根据自适应门限x0确定待检测图像中的变化区域。本发明在检测概率一定的基础之上，基于判决代价最小的原则，利用N-P准则进行判决，动态(自适应)选择判决门限，能够有效降低低信噪比情况下变化检测的错判漏判概率，从而大大提高相干变化检测算法对不同环境的适应性和增强相干变化检测算法的稳健性。
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公开(公告)号：CN117310702A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311257099.9
申请日：2023-09-27
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种多通道雷达前视超分辨成像方法，首先获取待成像区域的回波数据，对获取的数据进行距离向脉冲压缩，并考虑网格失配导致的误差矩阵，得到网格失配情况下的成像模型，通过最小二乘方法实现对误差矩阵的合理估计并修正理想导向矩阵，最后依据稀疏贝叶斯学习理论，通过各变量的概率分布来估计目标的近似后验分布函数，从而利用分布函数的均值重构目标散射系数，实现网格失配情况下的超分辨成像。本发明的方法通过修正理论导向矩阵，减小导向矩阵与回波信号的失配，克服了网格失配导致超分辨性能差的问题，有助于实现稳健的多通道雷达前视超分辨成像。
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公开(公告)号：CN116699611A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310633009.5
申请日：2023-05-31
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G01S13/90 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的多通道前视SAR方位超分辨成像方法，首先利用多通道前视SAR成像算法对原始清晰图像进行前视成像，构造原始清晰图像和前视成像后图像的图像对数据集，然后搭建网络模型，调整网络参数进行模型训练，利用训练完成的权重参数进行模型测试，得到超分辨成像结果。本发明的方法克服了多通道SAR前视成像时存在的航迹邻近区域成像分辨率低的问题，相较于现有超分辨算法，不存在复杂的参数调整困难、计算量大的问题。
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公开(公告)号：CN115372918A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210937564.2
申请日：2022-08-05
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种起伏地形SAR阴影判断方法，首先获取待模拟区域的DEM数据，根据小面单元模型拟合场景小面单元，再结合SAR平台与场景的几何位置关系，计算场景内各目标点的斜视角和下视角，确定雷达波束照射范围，然后对照射范围内的任一目标点，计算其到雷达载机的波束视线路径上所有小面单元对应的高度，最后利用下视角比较的方法进行遮挡判断，遍历波束照射范围内的所有目标点后，得到模拟的精细SAR阴影。本发明的方法还原了SAR实际工作中的波束照射情况，避免多次插值带来的累积性误差，实现对起伏地形区域SAR阴影的有效模拟，模拟得到的阴影能够更加准确地反映出起伏地形轮廓的变化，为后续SAR几何校正和阴影测高等工作奠定基础。
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公开(公告)号：CN114545405A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210173222.8
申请日：2022-02-24
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开一种基于神经网络的实波束扫描雷达角超分辨方法，应用于雷达成像领域，针对现有技术中存在的分辨率较差的问题；本发明通过编码‑解码网络框架和多尺度输入方式结合，构造神经网络；利用场景图像与实波束雷达图像之间的均方误差构建损失函数，将超分辨问题转换成损失函数的优化问题，并利用构造的实波束扫描雷达数据集训练网络各层的权重与偏置值，最终得到实波束图像‑超分辨图像的映射关系；然后，将待处理的实波束图像输入网络即可得到超分辨结果。相比于传统方法，该方法能够实现不同层次特征的自适应融合，获取更高质量的超分辨结果。
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公开(公告)号：CN109827518B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201711183364.8
申请日：2017-11-23
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G01B11/16
摘要： 本发明公开了一种纤维集成干涉仪并联结构三维空间分布式形变传感器，其主要特征是：该传感器是由两种螺旋多芯光纤1通过级联组成的，是通过焊接的方法将三维空间分布式形变传感器集成于一根光纤上的。本发明所给出的传感器是具备分布式三维空间结构的多芯光纤传感器阵列，每个传感器对应于测量离散的应变信息以及曲率信息，通过对这些信息进行解调与结构空间的三维形状进行拟合重构，以此建立白光干涉传感器阵列臂长位移参变量与所感测的空间三维形状之间的映射关系。由于本发明的固有特性使其也能适用在高温条件下。另外，该光纤传感器还具有灵敏度高、结构紧凑以及成本低等优点。
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公开(公告)号：CN109839071B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201711190910.0
申请日：2017-11-24
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G01B11/16
摘要： 本发明公开了一种纤维集成干涉仪串联结构三维空间分布式形变传感器，其主要特征是：该传感器是由双包层光纤1、螺旋多芯光纤2等部分串联组成，集成于一根光纤上的三维空间分布式形变传感器。本发明所给出的传感器是具备分布式三维空间结构的多芯光纤传感器阵列，对应于测量离散的应变信息以及曲率信息，通过对这些信息进行解调与结构空间的三维形状进行拟合重构，以此建立白光干涉传感器阵列臂长位移参变量与所感测的空间三维形状之间的映射关系。由于本发明的固有特性，使其即便是在高温条件下也可以正常工作。另外，该传感器还具有灵敏度高、结构紧凑以及成本低等优点。
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公开(公告)号：CN108564054B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201810373026.9
申请日：2018-04-24
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明提供了一种基于CFAR的精确溢油检测方法，属于SAR图像处理领域。本发明首先利用全局CFAR对待检测区域进行粗检测，将疑似油膜的区域提取出得到油膜目标二值参考图。然后利用形态学滤波等方法对油膜目标二值参考图进行筛选，消除杂波的干扰。最后采用自适应窗口CFAR算法对滤波后的图像进行精检测，最终得到油膜区域。在二次检测中，采用的自适应空心滑窗尺寸由每一次待检测区域大小决定，其自适应性能根据待检测区域大小进行CFAR窗口的选取，进一步降低虚警率和提高二次检测的检测效率，因此兼顾了检测速度与检测性能。
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公开(公告)号：CN110163802B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910421056.7
申请日：2019-05-20
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种基于神经网络的SAR图像超分辨方法，属于图像超分辨领域。本发明针对设定的神经网络结构，利用预测值与真实值间均方误差构建损失函数，将模型映射问题转换成损失函数的优化问题，确定神经网络各层的权重与偏置值，最终得到低分辨率‑高分辨率的映射关系；然后，将待处理的SAR图像输入网络即可得到超分辨结果。相比于现有技术，本发明能够有效加强特征传播，提高训练速度，得到更高质量的SAR图像超分辨结果。
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公开(公告)号：CN109887150A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910054085.4
申请日：2019-01-21
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种支持投票系统的代理重签密方法，属于公钥密码学和多方安全计算领域。在代理重签密中，一个半可信代理服务器通过转换密钥把在发送者的公钥下加密的消息通过重签密转换为在接收者公钥加密下的密文，并且代理服务器不能获取明文和私钥信息。目前现有的重签密被广泛应用在云计算系统，个人健康信息记录系统，安全分布式文件系统和电子邮件转发等。本发明提供了一种新的带有伪身份的代理重签密方法，并将代理重签密技术和电子投票相结合，在代理服务器是半可信的前提下，保障了任何第三方不能在选举进程中获得选民和选票之间的联系，同时向选民提供可验证的计票方法，从而提高了电子投票的隐私性和公平性。
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