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公开(公告)号：CN109948527B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201910205485.0
申请日：2019-03-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于集成深度学习的小样本太赫兹图像异物检测方法，主要解决现有方法需要人工设计图像特征，训练过程复杂，且不能对某一类样本数目特别少的小样本赫兹图像进行异物检测的问题。本发明的具体要步骤如下：(1)制作小样本太赫兹图像数据集；(2)扩增图像训练集；(3)搭建集成深度学习网络；(4)训练集成深度学习网络；(5)对图像测试集进行检测。本发明能够自动提取图像特征，训练过程简单，考虑了实际样本中某一类样本数目特别少的小样本情况，能够对小样本太赫兹图像进行异物检测，能提高小样本中数目特别少的一类的检测正确率。
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公开(公告)号：CN114565824A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210198503.9
申请日：2022-03-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/22 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于全卷积网络的单阶段旋转舰船检测方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建单阶段旋转舰船目标检测模型；对单阶段旋转舰船目标检测模型进行迭代训练；通过训练好的单阶段旋转舰船目标检测模型对所有目标的边界框位置和类别置信度进行检测。本发明基于对水平框检测的全卷积单阶段目标检测网络模型，在原有网络基础上加入角度分支并优化网络结构及损失函数，通过网络中多层全卷积层卷积得到的特征图直接逐像素点无锚框的生成预测结果，实现了对旋转舰船目标的快速检测，在保证旋转舰船目标检测检测精度的前提下提高了检测效率，可用于海上监测、海防预警、海洋维权等领域。
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公开(公告)号：CN113469077A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110767810.X
申请日：2021-07-07
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于NCSAE的PolSAR数据压缩农作物分类方法。本发明的实现步骤为：(1)生成自编码器网络训练集；(2)设置非负性约束稀疏自编码器NCSAE的目标函数E；(3)训练非负性约束稀疏自编码器；(4)使用非负性约束稀疏自编码器对待分类数据进行压缩；(5)生成农作物像素分类网络训练集；(6)构建多尺度特征分类网络；(7)训练多尺度特征分类网络；(8)测试多尺度特征分类网络。本发明利用多尺度特征分类网络，克服了现有技术只能从单通道提取单一特征的问题，使得本发明提高了对相似农作物的分类精度。
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公开(公告)号：CN108594200B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810789862.5
申请日：2018-07-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明属于目标探测技术领域，具体涉及一种被动式MIMO雷达的目标检测方法。本发明的方法首先使用直接定位方法，每个接收机都能获得一个或多个相应的时延参数和多普勒信息，再通过接收机的空间位置以及获得的目标信号信息估计目标(虚假目标)的空间位置与速度信息，再构造一个空间与速度上的四维的搜索格点，融合到所接收到的直达波的参考信号中，搜索其互相关谱峰并根据最大似然估计准则判断该目标是否为虚假目标。该方法的信号功率能得到全相参的增益，因此对弱目标的检测性能会明显高于单站雷达。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108226978B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810033790.1
申请日：2018-01-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S19/46
Abstract: 本发明属于电子对抗技术领域，具体涉及一种基于WGS‑84模型的双星定位方法。本发明提出的基于WGS‑84模型的双星测向定位闭式解算方法，通过角度测量方程的伪线性化，并融合WGS‑84地球椭球模型约束，给出了一种双星测向定位闭式解算方法，对地表目标辐射源实现定位解算，给出目标在地球椭球模型约束下的加权最小二乘解析解，并通过仿真表明该算法在系统测向误差不是特别大时，可以逼近定位误差的克拉美‑罗下限(CRLB)，相较于传统由解析法直接求解多元非线性方程和利用牛顿迭代法解算目标位置的方法，本方法在双星同轨和异轨时可统一实现对目标的定位解算，定位方法下卫星构型灵活，且不需要迭代求解，计算量小，不存在定位解模糊问题。
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公开(公告)号：CN106712820B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201611137027.0
申请日：2016-12-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B7/0452 , H04B7/0456 , H04B1/7103
Abstract: 本发明公开了一种自干扰抑制的多流分集BD预编码方法及装置，该方法包括：基站获取所有用户信道矩阵；确定各用户接收天线的干扰矩阵，以此构造用户所有接收天线的零空间正交基；并以此构造每个用户的自干扰抑制等效信道矩阵，进而构造各用户多流分集BD预编码和接收译码矩阵；对基站发送给各用户原始信号进行多流分集BD预编码并信号相加后从基站发射；用户用对应的接收译码矩阵对接收信号处理，将各用户接收数据流合并，估计出用户原始发送数据。本发明解决了MU‑MIMO系统中接收端天线间自干扰的技术问题，消除多用户干扰的同时，抑制了等效信道的自干扰，多路数据流合并增加了空间分集增益，提高了可靠性。用于无线通信领域的抗干扰。
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公开(公告)号：CN110503071A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910806249.4
申请日：2019-08-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于智能信息处理技术领域，涉及一种基于变分贝叶斯标签多伯努利叠加模型的多目标跟踪方法。本发明是对叠加模型的噪声协方差进行估计，在原有的叠加模型上，其量测噪声的协方差未知，基于变分贝叶斯对其未知参数进行估计，实现了叠加模型标记多伯努利滤波器的预测和更新过程，并进行状态的提取，从而解决了对未知量测噪声下的叠加模型的跟踪问题。该方法的适用范围广，鲁棒性强，估计精度高等特点，可以有效的解决实际叠加模型场景中的非合作问题，实现了复杂场景下的多目标跟踪和参数估计，可以满足设计需求，具有良好的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN108282427B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201711345202.X
申请日：2017-12-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L27/00 , H04L1/00 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度轻量网络的无线电信号认知识别方法，其实现步骤为：(1)生成29种编码调制联合信号和2种调制信号；(2)生成训练样本集和测试样本集；(3)构建多尺度轻量网络模型；(4)设置多尺度轻量网络模型的参数；(5)训练多尺度轻量网络模型；(6)将测试样本集输入到训练好的多尺度轻量网络模型中进行测试，获得识别准确率。本发明具有模型轻量化、普适性强、训练参数少、识别的无线电信号类型多，分类精度高的优点，可用于信号分类识别技术领域中。
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公开(公告)号：CN108282426B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201711293537.1
申请日：2017-12-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L27/00 , H04L1/00 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开一种基于轻量级深度网络的无线电信号认知识别方法，其实现步骤为：(1)构建编码调制联合信号；(2)生成训练样本集和测试样本集；(3)构建轻量级深度网络；(4)设置轻量级深度网络的参数；(5)训练轻量级深度网络；(6)获得认知识别准确率。本发明具有普适性强，可以直接处理一维无线电信号，不需要人工特征提取和先验知识，能同时认知识别无线电信号的信道编码方式和调制识别方式，复杂度低，模型轻量化，分类结果准确、稳定的优点，可用于无线电信号认知识别技术领域中。
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