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公开(公告)号：CN115575946A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211287029.3
申请日：2022-10-20
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明属于雷达信号处理技术领域，具体涉及一种雷达目标斜对称子空间智能融合检测方法。在宽带雷达探测场景下，针对子空间雷达目标检测性能退化问题，充分利用杂波斜对称结构信息，降低对训练样本的实际需求，提高未知杂波协方差矩阵估计精度，在具有线性无关的子空间目标坐标向量模型下构建具有闭合形式的距离扩展目标智能检测器，在确保检测器CFAR特性的同时，降低对训练样本的需求，进一步提高宽带雷达对目标类型的适应能力，改善雷达目标斜对称子空间智能融合检测性能。
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公开(公告)号：CN112014823B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010911721.3
申请日：2020-09-02
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明公开了一种基于目标幅度综合估计的自适应融合检测方法，属于雷达信号处理领域。针对实际异质杂波环境下杂波协方差矩阵结构非均匀特点，构建易于数学处理的合理先验分布，将杂波先验信息与辅助数据中所含异质杂波信息进行算术平均融合，构建简洁有效的协方差矩阵结构估计方法，通过融合杂波协方差矩阵结构先验分布信息与所有辅助数据中的杂波信息，获得点目标未知复幅度的近似最大似然综合估计，构建异质杂波下基于目标幅度综合估计的自适应融合检测器，在算法运算量与检测性能间保持了优化平衡，改善了传统窄带雷达在异质杂波下的目标检测性能，提升了复杂电磁环境下窄带雷达对弱小目标的探测能力，具有推广应用价值。
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公开(公告)号：CN111999716B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010911710.5
申请日：2020-09-02
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明公开了一种基于杂波先验信息的目标自适应融合检测方法，属于雷达信号处理领域。针对实际异质杂波环境下杂波协方差矩阵结构非均匀特点，构建易于数学处理的合理先验分布，将杂波先验信息与辅助数据中所含异质杂波信息进行算术平均融合，在满足估计准确性的条件下降低了估计算法的计算复杂度，针对距离扩展目标不同散射点之间独立与否，通过求和前去耦操作，设计简单易行的距离扩展目标散射点复幅度简化最大似然估计方法，分别构建了基于杂波先验信息的距离扩展目标自适应融合检测器，提高了宽带雷达对异质杂波环境的适应能力，改善了异质杂波下的目标检测性能，提升复杂电磁环境下宽带雷达对弱小目标的探测能力，具有推广应用价值。
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公开(公告)号：CN112014823A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010911721.3
申请日：2020-09-02
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明公开了一种基于目标幅度综合估计的自适应融合检测方法，属于雷达信号处理领域。针对实际异质杂波环境下杂波协方差矩阵结构非均匀特点，构建易于数学处理的合理先验分布，将杂波先验信息与辅助数据中所含异质杂波信息进行算术平均融合，构建简洁有效的协方差矩阵结构估计方法，通过融合杂波协方差矩阵结构先验分布信息与所有辅助数据中的杂波信息，获得点目标未知复幅度的近似最大似然综合估计，构建异质杂波下基于目标幅度综合估计的自适应融合检测器，在算法运算量与检测性能间保持了优化平衡，改善了传统窄带雷达在异质杂波下的目标检测性能，提升了复杂电磁环境下窄带雷达对弱小目标的探测能力，具有推广应用价值。
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公开(公告)号：CN115575946B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202211287029.3
申请日：2022-10-20
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明属于雷达信号处理技术领域，具体涉及一种雷达目标斜对称子空间智能融合检测方法。在宽带雷达探测场景下，针对子空间雷达目标检测性能退化问题，充分利用杂波斜对称结构信息，降低对训练样本的实际需求，提高未知杂波协方差矩阵估计精度，在具有线性无关的子空间目标坐标向量模型下构建具有闭合形式的距离扩展目标智能检测器，在确保检测器CFAR特性的同时，降低对训练样本的需求，进一步提高宽带雷达对目标类型的适应能力，改善雷达目标斜对称子空间智能融合检测性能。
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公开(公告)号：CN115508791A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211287022.1
申请日：2022-10-20
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明属于宽带雷达信号处理技术领域，具体涉及一种未知干噪环境下目标智能融合检测方法。针对现有宽带雷达距离扩展目标自适应检测器难以兼顾算法计算复杂度、CFAR特性和检测性能和失配鲁棒性的难题，同时考虑到未知功率的接收机内部噪声以及外部结构化干扰等组成的复杂检测环境，如何设计合理的距离扩展目标自适应检测器形式，在保证CFAR特性的同时，兼顾距离扩展目标自适应检测算法的计算复杂度、智能抗干扰、失配鲁棒性和检测性能等多方面需求，提升复杂环境下多通道宽带雷达对弱小目标的自适应检测性能。
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公开(公告)号：CN115049207A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210483796.5
申请日：2022-05-05
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本公开提出一种飞行员驾驶能力评估方法，包括：从飞行员的飞行参数数据中提取驾驶能力评估指标对应的指标数据；将所述指标数据进行云相似性处理，得到所述飞行员的驾驶能力待评云与驾驶能力评语集的相似度；根据所述相似度确定所述飞行员的驾驶能力。由于该驾驶能力评估指标是基于专家意见和飞机理想航线为驾驶路径下驾驶参数确定，使得确定的评估指标匹配度较好，并且在进行云相似性处理时，使用的驾驶能力评语集是基于大量实际驾驶数据反复训练校正得到的，可参考行较好，综上，保障了对飞行员驾驶能力评估的准确性，使得评估结果具有较好的适用性。
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公开(公告)号：CN114859316A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210669794.5
申请日：2022-06-14
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明公开了一种基于任务相关度加权的雷达目标智能识别方法，属于雷达信号处理领域。在元训练任务的预训练阶段和元测试任务的微调阶段，分别针对性设计识别模型损失函数；预训练阶段的模糊截断余弦元训练损失函数注重模型的泛化性能，侧重于提取源域目标数据的通用特征；微调阶段的多类平衡余弦夹角约束损失函数注重平衡不同类别在损失函数中的占比，侧重于提取待识别小样本目标数据的个性特征；提高了模型迁移效率和目标域识别正确率；设计的元学习器参数的任务损失负指数函数加权更新方式，降低了参数更新过程的不稳定性，计算过程简单便捷；本发明方法提高了小样本识别正确率，具有推广应用价值。
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公开(公告)号：CN111999716A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010911710.5
申请日：2020-09-02
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明公开了一种基于杂波先验信息的目标自适应融合检测方法，属于雷达信号处理领域。针对实际异质杂波环境下杂波协方差矩阵结构非均匀特点，构建易于数学处理的合理先验分布，将杂波先验信息与辅助数据中所含异质杂波信息进行算术平均融合，在满足估计准确性的条件下降低了估计算法的计算复杂度，针对距离扩展目标不同散射点之间独立与否，通过求和前去耦操作，设计简单易行的距离扩展目标散射点复幅度简化最大似然估计方法，分别构建了基于杂波先验信息的距离扩展目标自适应融合检测器，提高了宽带雷达对异质杂波环境的适应能力，改善了异质杂波下的目标检测性能，提升复杂电磁环境下宽带雷达对弱小目标的探测能力，具有推广应用价值。
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公开(公告)号：CN114185039A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111494893.6
申请日：2021-12-08
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明公开了一种雷达目标一维距离像智能识别方法，属于雷达信号处理领域。针对小样本条件下雷达目标HRRP分类识别精度差的问题，合理的利用元学习的理论思想将任务的特性与任务间的共性进行了解耦，并通过基础学习器和元学习器对任务特性和任务间共性进行建模学习，通过解耦，基础学习器和元学习器同时在这两项上达到了最好效果。通过对任务特性和任务间共性学习经验的迁移，有效的提升了多类雷达目标在小样本条件下的分类识别性能，增强了雷达在复杂环境下的分类识别能力，具有推广应用价值。
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