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公开(公告)号：CN118393497A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410824591.8
申请日：2024-06-25
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S13/89 , G01S13/72 , G01S7/41 , G06F18/23213 , G06F123/02
摘要： 本申请涉及一种雷达多目标分离检测方法、装置、设备和存储介质，通过对集群目标进行观测得到的雷达回波数据进行处理将其转化为一维距离像数据矩阵，接着对一维距离像数据矩阵采用恒虚警率检测方法进行处理，得到由数值0和1组成的检测结果矩阵，在该检测结果矩阵中，根据每一列向量中数值为1的点构建对应的点集合，在各点集合中，通过设置类别数量进行聚类操作后，判断当前设置的聚类数量是否可以使得对应点集合中各点与所属类别中心位置之间的最大距离满足预设要求，若满足则当前设置聚类数量为对应列向量目标数量，最后根据相邻列向量的目标数量变化进行目标分离检测。采用本方法可以实现对集群目标进行分离检测。
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公开(公告)号：CN117557997A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311327745.4
申请日：2023-10-13
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06N5/04
摘要： 本发明公开了一种基于反因果模型的无偏场景图生成方法、设备及存储介质，获取图像训练数据集，将所述图像训练数据集输入预训练的物体检测器，提取关系特征；利用所述关系特征训练分类器；将观测到的图像数据输入训练后的分类器，根据所述预测结果生成无偏场景图。本发明将标准的场景图生成范式的因果链结构重构为共因结构，结合了主动反向估计技术用于估计反向因果以及最大信息采样用于反因果估计的增强，其消除了场景图生成任务中的假相关。
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公开(公告)号：CN117557830A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311327750.5
申请日：2023-10-13
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种小样本图像分类方法、终端设备及存储介质，在不访问源域的情况下有效解决CDFSL。该方法不是直接利用源数据，而是利用源域的预训练模型和有限数量的监督目标数据来探索目标任务微调阶段的适应策略。本发明为SFCDFSL引入了转导知识适应框架，包括信息最大化和邻域对对比学习。IM被提出将目标域样本映射为个体确定性和整体多样性预测，有效地弥合源模型和目标样本之间的域差距。而NPC则提出通过结合样本特征和正/负集之间的对比约束来提高目标域上的少样本分类性能。在BSCD‑FSL基准上进行的实验评估证明了本发明提出的方法相对于依赖源域访问的现有方法的优越性。
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公开(公告)号：CN117289217B
公开(公告)日：2024-02-09
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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公开(公告)号：CN117291062A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311580237.7
申请日：2023-11-24
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 为了进一步考虑模糊函数设计的自由度，提升距离多普勒维度的抗干扰性能，本发明提出一种基于收发联合设计的雷达互模糊函数赋形方法及装置，在雷达模糊函数赋形的背景下，首先以最大化输出信干噪比作为优化准则建立目标函数。随后，为了保证雷达非线性放大器工作在最大效率状态，避免输出波形的非线性失真，进一步对所设计的发射波形施加低峰均功率比约束条件，进而建立面向模糊函数赋形的非凸联合优化问题。最后，提出一种基于极大极小化框架的模型迭代求解方法，实现了发射波形与接收滤波器的迭代求解。通过发射波形与接收滤波器的迭代更新，实现了更优的抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN116863284A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310721382.6
申请日：2023-06-16
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种基于雷达‑光学跨模态特征点融合的目标检测方法及装置，通过采用骨干网络分别对获取的光学图像以及雷达RD频谱数据进行特征提取，得到语义密集点特征以及RD密集点特征，将雷达点云投影至光学图像，根据二维检测框在语义密集点特征上的位置在光学图像上得到感兴趣区域对应的雷达点云，再将这一部分雷达点云分别投影到义密集点特征以及RD密集点特征上以得感兴趣区域上对应特征，并将这两个特征利进行融合，得到融合点特征，再基于目标构建局部坐标，以局部坐标为原点将感兴趣区域分为多个区域，将目标检测的问题转化为分类的问题，利用分类神经网络对融合点特征进行区域分类，以实现对目标进行检测。采用本方法可提高目标检测的精准度，使其有效的在恶劣环境下对目标进行检测。
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公开(公告)号：CN116338688A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310197776.6
申请日：2023-03-03
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本申请涉及一种稀疏孔径进动目标ISAR成像方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：利用时频变换和张量特征模型对进动目标一维距离像进行充分约束，得到进动目标三维ISAR图像序列。采用张量矩阵核范数充分挖掘了图像帧与帧之间的相关性以及单帧图像的空间结构信息，采用l1范数来约束张量的稀疏特性。采用本方法可以在稀疏孔径下批量产生进动目标ISAR图像，并且提升进动目标的ISAR图像质量。
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公开(公告)号：CN113283390B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110716103.8
申请日：2021-06-24
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明属于雷达目标识别领域，具体涉及一种在小样本条件下，基于门控多尺度匹配网络的SAR图像目标识别方法，该方法利用已经在光学图像领域目标小样本识别任务中表现出优异性能的匹配网络，在其基础上，通过引入多尺度特征提取模块和门控单元，对传统的匹配网络进行改进，使其更加适合SAR图像目标识别任务。具体而言，利用多尺度特征提取模块对匹配网络不同卷积层的多尺度特征，利用门控单元根据不同识别任务对不同卷积层的特征赋予不同的权重大小，从而实现根据特定任务选择不同卷积层的特征进行SAR图像目标识别的效果，最终提升识别模型的泛化能力以及识别准确率。
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公开(公告)号：CN111610522B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202010501764.4
申请日：2020-06-04
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明属于雷达成像领域，涉及一种基于低秩与稀疏联合约束的带微动部件目标的SA‑ISAR成像方法，包括以下步骤：S1对带微动部件目标平动补偿后的目标一维距离像序列进行建模；S2对带微动部件目标稀疏孔径ISAR成像问题进行建模；S3采用线性ADMM对带微动部件目标稀疏孔径ISAR成像问题进行求解。有益效果：可实现带微动部件目标稀疏孔径ISAR成像，在稀疏孔径条件下，可有效分离目标主体部分与微动部件的一维距离像序列，消除目标微动部件引起的m‑D效应，并消除稀疏孔径导致的旁瓣与栅瓣干扰，进而获取聚焦效果良好的目标主体部分ISAR图像，对于数据受限条件下的带微动部件目标雷达成像、微动参数估计、特征提取与目标识别有重要的工程应用价值。
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