多模态特性融合的智能目标识别方法

    公开(公告)号:CN115565050A

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202211242550.5

    申请日:2022-10-11

    摘要: 本发明公开了一种多模态特性融合的智能目标识别方法,在构建典型空中目标高分辨率距离像、红外图像样本库的基础上,分别采用注意力双向门控循环单元模型从高分辨率距离像时间序列样本,采用轻量化的卷积神经网络模型从红外图像样本中学习提取空中目标多模态深度特征表示;采用高斯分布受限玻尔兹曼机实现空中目标多模态特征抽象融合,去除冗余,形成更具辨识力、代表性的多模态特征联合表示;利用小样本条件下泛化能力强、训练速度快、分类精度高的核超限学习机作为分类器,实现空中目标类型识别。本发明采用异构深度学习模型抽象提取并融合高分辨率距离像、红外图像中的空中目标特征信息用于目标识别,提高识别精度。

    一种分布式多视角下非刚体目标电磁散射建模方法

    公开(公告)号:CN111859704B

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202010751032.0

    申请日:2020-07-30

    IPC分类号: G06F30/20

    摘要: 本发明公开了一种分布式多视角下非刚体目标电磁散射建模方法,包括以下步骤:步骤1:电磁波照射非刚体目标,基于RWG基函数,获得具有目标振动特性的感应电磁流;步骤2:构建出具有目标振动状态的电磁场描述模型;步骤3:根据电磁场描述模型进行快速多极计算,获得不同采样时刻下的高精度目标电磁散射回波数据;步骤4:根据高精度目标电磁散射回波数据,计算不同激励条件下的具有目标振动状态的电磁场描述模型,从而获得非刚体目标电磁散射特征。此发明解决了常规电磁散射特性仿真建模技术对非刚体目标电磁特性分析逼真度较差的问题,将不同基函数的振动特性映射到电磁场矩量法的空间分组中心,开展迭代计算,提升了仿真建模的适应性和精确度。

    一种基于卷积神经网络的SAR目标部件级识别方法

    公开(公告)号:CN117036956A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311060146.0

    申请日:2023-08-22

    摘要: 一种基于卷积神经网络的SAR目标部件级识别方法,首先使用电磁散射仿真软件计算目标集的SAR图像,在主要俯仰角和全方位角上进行成像,得到数据集,并将数据集分为训练集和测试集。待识别关键部件由先验知识决定,关键部件在该目标的部分俯仰角和方位角SAR图像中可见,对这部分SAR图像中的关键部件区域进行旋转标注,生成标注文件。然后构建单阶段的旋转RetinaNet卷积神经网络,使用带标注的训练集SAR图像进行网络模型训练,直到损失函数及归一化梯度收敛。最后,使用测试集进行网络测试,得到关键部件的位置及置信度,并通过统计对网络性能做出评价。本发明实现了对合成孔径雷达SAR图像的目标关键部件的自动精确识别。

    一种基于多模态数据的全空间激光雷达散射截面计算方法

    公开(公告)号:CN115700760A

    公开(公告)日:2023-02-07

    申请号:CN202211436174.3

    申请日:2022-11-16

    摘要: 本发明公开了一种基于多模态数据的全空间激光雷达散射截面计算方法,包括:S1,对可见光图像中的背景进行掩码处理,并测量每张图像对应视角下的激光雷达散射截面数据;S2,构建基于有限可见光图像到全空间激光雷达散射截面的深度学习推理模型;S3,将可见光图像和视角数据输入到步骤S2中训练完成的深度学习推理模型进行计算推理,输出全空间的激光雷达散射截面分布图;S4,依据全空间激光雷达散射截面的采样精度对经过标定的激光雷达散射截面分布图进行插值,输出最终结果。本发明实现了利用可见光和激光多模态数据并结合深度学习技术求解目标全空间的激光雷达散射截面的方法,增强了针对待测目标全空间激光散射特性的快速计算能力。

    一种飞行航路HIRF环境数据采集与处理的系统及方法

    公开(公告)号:CN110441618B

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN201910832485.3

    申请日:2019-09-04

    IPC分类号: G01R29/08 B64F5/60

    摘要: 本发明公开了一种飞行航路HIRF环境数据采集与处理的系统及方法,采用不同频段的小型接收天线对飞机运行各阶段时的HIRF环境数据进行连续快速采集,采集的数据经信号频谱仪中内置的实时分析模块对频段范围内的HIRF环境数据进行时域连续采样和实时处理,获得舱室内采集HIRF环境数据的包络曲线,试验机降落后测试获取试验机客舱的屏蔽衰减特性,根据舱室内的包络曲线和屏蔽衰减特性,反推回试验机外部航路的真实HIRF环境值。该方法能够实现我国领空航路HIRF环境数据的自主获取,有效提高试验评估的有效性,同时可用于飞机级HIRF试验中低电平到高电平的数据外推处理。

    一种基于单频MIMO弧形扫描的回波生成方法

    公开(公告)号:CN114114196A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111546167.4

    申请日:2021-12-16

    IPC分类号: G01S7/41

    摘要: 本发明提供一种基于单频MIMO弧形扫描的回波生成方法,以仿真获取的单频MIMO弧形扫描数据为输入,采用滤波逆投影(BP)算法形成不同姿态下的三维成像,提取三维成像的散射中心信息形成全姿态三维散射中心列表,根据雷达和散射中心之间的几何关系,结合方向性图加权叠加散射中心的贡献,合成回波。本发明急剧减少传统成像方法所需的宽带数据量,提高了单频输入的建模效率,可以适应任意路径、海量姿态回波仿真,大幅提升回波仿真效率。

    一种超高声速目标烧蚀扩散物等离子体发生器

    公开(公告)号:CN114071849A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111346800.5

    申请日:2021-11-15

    IPC分类号: H05H1/00 H05H1/24

    摘要: 本发明公开了一种超高声速目标烧蚀扩散物等离子体发生器,包括等离子体电源、电极、加速通道、真空系统和减速通道;所述等离子体电源加载在所述电极处可产生等离子体,气流通过所述电极中心的气孔将所述等离子体扩散至所述加速通道中;所述加速通道可将该等离子体加速为高速动态等离子体,并使其进入所述真空系统中;通过在所述加速通道出口设置烧蚀材料靶板或通过真空系统充入烧蚀材料颗粒,形成含烧蚀扩散物高速等离子体;该等离子体发生器可模拟超高声速目标所处的多种环境,从而得到超高声速目标烧蚀扩散物等离子体的电磁特性。本发明具有电离过程可控、维持过程时间长、电子密度可控、无破坏性且代价较低的优点。

    一种近场局部照射目标散射近远场转换方法

    公开(公告)号:CN113702939A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202111020081.8

    申请日:2021-09-01

    IPC分类号: G01S7/41

    摘要: 本发明提供一种近场局部照射目标散射近远场转换方法,包含步骤:S1、将目标分割成P个散射区域;S2、依序对各个散射区域进行2‑D平面采样,获取每个采样点的2‑D近场散射数据;S3、基于2‑D近场测试天线接收电压的表达式,对散射区域的所述2‑D近场散射数据进行近远场转换,获取该散射区域的2‑D远场散射特征量;S4、将各散射区域的2‑D远场散射特征量进行总场合成,基于RCS关系式计算得到目标总体RCS。本发明还提供一种近场局部照射目标散射近远场转换方法,适用于3‑D空间采样下获取目标总体RCS。

    一种近场散射特性建模方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112069713A

    公开(公告)日:2020-12-11

    申请号:CN202010947214.5

    申请日:2020-09-10

    IPC分类号: G06F30/23

    摘要: 本发明公开了一种近场散射特性建模方法、电子设备及存储介质,所述方法包括:根据目标几何模型的曲率特性,采用非均匀网格剖分方法对所述目标几何模型进行网格划分。根据发射天线辐射特性分布,计算入射到所述目标几何模型表面的入射场,所述入射场的场强追踪每根入射线直至入射线出射。根据接收天线辐射特性分布,结合接收天线极化方式,获取接收天线位置处的每根出射射线的近场散射特性贡献。本发明考虑了入射波极化分量和接收天线接收特性,获取的近场特性包含了径向分量,完善了近场信息,是一种精确高效的仿真技术手段。

    基于ACA-MLFMA加速的区域分解非共形网格的快速仿真建模方法

    公开(公告)号:CN109376485A

    公开(公告)日:2019-02-22

    申请号:CN201811466620.9

    申请日:2018-12-03

    IPC分类号: G06F17/50

    摘要: 基于ACA-MLFMA加速的区域分解非共形网格的快速仿真建模方法,包含以下步骤:S1、根据目标的结构、材料特性对目标进行区域划分,然后在每个不同的区域上进行网格离散,相邻区域间的网格划分分别独立以构成非共形的网格;S2、选择合适的基函数进行局部的电磁流模拟,利用积分方程算子形成矩阵方程;S3、利用ACA-MFLMA算法对矩阵方程开展矩阵的压缩和快速迭代以加速矩阵方程的求解,得到局部电磁流的位置感应系数,进而得到目标上的感应电磁流分布;S4、将得到的感应电磁流作为二次辐射源,计算近区电磁场分布及远场散射特性数据,分析目标的电磁场响应特征。其优点是:充分利用ACA与MLFMA各自的优点,极大的提升工程化电磁场特性求解能力。