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公开(公告)号：CN110244296A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910525435.0
申请日：2019-06-17
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S13/89
摘要： 本发明涉及地基雷达成像信号处理技术，涉及一种基于距离像复包络相位匹配处理的空间进动目标成像方法，包括以下步骤：S1：构造自适应高速运动匹配滤波器，实现联合高速运动补偿和脉冲压缩；S2：基于运动参数估计的快时间频域联合平动补偿；S3：基于一维距离像复包络相位匹配处理的二维成像。通过本发明，基于距离像复包络相位匹配处理的空间进动目标成像方法通过相位匹配处理，只有空间位置位于目标主体对应的散射点处的回波分量得到相干累加，其它散射中心的回波在变换时，没有相干性，将互相抵消，进而使得目标主体散射点聚焦性提高，同时较好地抑制非自旋对称部件带来的干扰。该方法对于低信噪比回波处理可以获得比广义Radon变换聚焦更好的图像。
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公开(公告)号：CN108647580A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810350643.7
申请日：2018-04-18
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
CPC分类号： G06K9/0063 , G06K9/4671
摘要： 本发明涉及逆合成孔径雷达图像处理技术，尤其涉及一种基于SIFT引导的ISAR图像特征点提取与匹配方法。通过本发明，在保证传统SIFT精确性高，对图像的旋转、缩放鲁棒性较高等优点的基础上，首先通过改进的SIFT匹配算法得到少量匹配精度高的特征点，然后基于图像特征点变换矩阵为引导搜索二次匹配，进一步增加匹配点数目，实现了两幅ISAR图像特征点集的高精度完整匹配，保证了所提特征点尽可能完整反映目标结构，具有重要的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN118707487B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411202570.9
申请日：2024-08-29
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S7/41 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/09
摘要： 本申请涉及一种基于短时相似性表征的非规则微动周期估计方法及装置。所述方法包括：获取雷达回波数据；对雷达回波高分辨一维距离像进行短时相似性表征分析，得到短时相似性表征矩阵；对雷达回波数据进行扩展和增强构建非规则微动回波数据集；搭建深度神经网络，将非规则微动回波数据集中非规则微动回波数据的短时相似性表征矩阵作为深度神经网络输入，同时训练Transformer编码器并引入非规则微动周期性重复次数作为损失函数项，并根据预先设置的损失函数训练周期性预测器和周期长度预测器，利用训练好的非规则微动周期估计模型实现助推器的非规则微动周期估计。采用本方法实现非规则微动目标的准确周期估计。
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公开(公告)号：CN118823597A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410975674.7
申请日：2024-07-19
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06V10/82 , G06V10/46 , G06V10/10 , G06V10/80 , G06N3/09 , G06N3/0464
摘要： 本申请涉及一种基于尺度不变特征变换的雷达目标识别方法、装置及设备。所述方法包括：构建雷达目标识别模型；雷达目标识别模型包括尺度不变特征变换特征提取模块、编码器、投影头和分类器；根据尺度不变特征变换特征提取模块和编码器对增广后的样本对进行特征提取后拼接，利用投影头将第一混合特征映射到嵌入空间后设置第一损失函数；利用第一损失函数对编码器进行训练，得到训练好的编码器；根据训练好的编码器和尺度不变特征变换特征提取模块对输入雷达图像进行特征提取和拼接，将第二混合特征输入分类器设计第二损失函数对分类器进行训练，根据训练好的雷达目标识别模型进行雷达目标识别。采用本方法能够提高雷达目标识别准确率。
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公开(公告)号：CN118823326A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410975253.4
申请日：2024-07-19
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06N3/0464
摘要： 本申请涉及一种面向海面船舶目标的轻量化实时检测识别一体化方法。所述方法包括：构建海面船舶图像检测模型；根据大核卷积和PSA的特征提取模块对历史时刻的海面船舶图像进行特征提取，将预测结果输入到模型训练模块中，根据双重分配策略，对预测边界框和真实边界框进行一致性度量进行反馈训练，得到训练后的海面船舶图像检测模型；将待检测的海面船舶图像输入到训练后的海面船舶图像检测模型进行识别，得到实时检测识别结果。采用本方法能够实现对于小样本舰船目标的实时检测识别。
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公开(公告)号：CN118397450A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410475808.9
申请日：2024-04-19
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V20/10 , G01S13/90 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0895
摘要： 本发明公开了一种合成孔径雷达目标识别方法、计算机装置及存储介质，结合了SAR领域知识的目标编码器，有效解决了SAR图像中的散斑噪声干扰自监督学习问题，使得自监督学习能够更准确高效地提取SAR目标特征，提高了下游任务微调性能，模型鲁棒性好；本发明能有效适应SAR图像低质量和噪声特点，可以通过扩展数据规模可以进一步提高自监督学习用于基础模型训练效果，充分利用现有大规模无标签SAR图像，模型扩展性好。
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公开(公告)号：CN118376991A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410410175.3
申请日：2024-04-07
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S7/41 , G01S13/90 , G06F18/213 , G06F18/2451 , G06F18/25 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464
摘要： 本申请涉及一种双路特征融合的轻量SAR目标识别方法、装置及设备，利用局部电磁散射提取特征网络根据待进行识别目标的SAR复数信号数据提取待识别目标的局部电磁散射特征，在该网络中，根据基于SAR复数信号数据提取待识别目标的散射中心及相关参数构建对应的图数据，采用图卷积网络对图数据进行处理得到局部电磁散射特征，利用全局视觉特征提取网络根据SAR复数信号数据提取待识别目标的全局视觉特征，该网络采用卷积神经网络，利用特征融合单元基于双线性模型对局部电磁散射特征以及全局视觉特征进行特征融合，最后采用线性分类器根据融合特征得到目标的识别结果。采用本方法可以有效提高目标识别率。
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公开(公告)号：CN118244227A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410369462.4
申请日：2024-03-28
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S7/41 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25
摘要： 本申请涉及基于多臂赌博机的海面慢速小目标检测方法和装置，该方法通过雷达收集大量海杂波数据，在给定虚警率条件下计算提前构建的18种特征检测器的决策区域并组成决策区域空间，当雷达接收到一帧回波数据时，根据当前帧回波数据利用ε‑贪婪策略进行策略挑选动作以得到目标动作，最后从决策区域空间中取出该目标特征检测器对应的目标决策区域，根据各特征向量与目标决策区域的相对位置关系输出决策结果。通过将雷达对海面慢速小目标的检测过程建模为一个多臂赌博机算法过程，实现对提前构建的18种特征检测器的性能择优以及检测结果的融合，提升了海面慢速小目标检测性能，以满足雷达对海面慢速小目标检测的实际需求。
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公开(公告)号：CN117788956A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410130779.2
申请日：2024-01-30
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06V20/10
摘要： 本申请涉及一种基于扩散模型的雷达图像飞机目标检测方法。所述方法包括：利用骨干网络对待检测的SAR图像进行特征提取，利用散射特征增强模块对特征图进行语义特征增强，根据扩散模型分别对特征图和增强后的特征图进行检测，设置特征图和增强后的特征图在前向扩散过程中的边界框，在每一步扩散过程中相边界框中加入方差调度控制的高斯噪声，得到噪声框，在后向学习过程中利用预先设置的噪声损失函数对噪声框进行训练，得到训练后的噪声框，根据训练后的噪声框从特征图和增强后的特征图中裁剪出目标特征，将目标特征输入检测解码器中，得到无噪声的预测框和飞机目标类别。采用本方法能够提高飞机识别的准确率。
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公开(公告)号：CN117289217A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311579487.9
申请日：2023-11-24
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S7/36
摘要： 本发明提出一种收发联合抗间歇采样转发干扰的方法及装置，包括：以最小化干扰信号的积分水平与目标信号的积分旁瓣水平为目标，并考虑波形恒模约束、接收滤波器能量约束及非匹配滤波峰值损耗约束，建立抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数，将欧式空间上的联合约束优化问题转换为黎曼积流形空间上的无约束优化问题；求解无约束优化目标函数的欧式梯度，并将欧式梯度转化为黎曼梯度；基于黎曼梯度，对无约束优化目标函数在黎曼积流形对应切空间上进行梯度下降，并更新迭代点，直至收敛，输出当前的雷达发射波形及雷达接收端使用的非匹配滤波器。本发明提高了脉冲多普勒雷达抗间歇采样转发干扰性。
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