-
公开(公告)号：CN111999717B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010911722.8
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协方差矩阵结构统计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，在满足估计准确性的条件下降低算法复杂度；进而通过求和前去耦操作，设计简单易行的点目标幅度简化最大似然估计方法，构建了异质杂波下基于协方差矩阵结构统计估计的点目标自适应融合检测器，提高了传统窄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。
-
公开(公告)号：CN111401307A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010270683.8
申请日：2020-04-08
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明公开了一种基于卫星遥感图像的CNN训练及多目标关联方法，其中，基于卫星遥感图像的CNN训练方法包括：构建目标对象的训练样本集；所述训练样本集包括所述目标对象的不同类型图像的样本对；所述目标对象包括多个类别；将所述训练样本集输入至卷积神经网络进行训练；其中，训练得到的卷积神经网络用于对所述目标对象进行多目标关联；所述卷积神经网络为孪生卷积神经网络。本发明的技术方案能够降低利用单一特征关联引起的模糊性，从而提高对目标对象进行多目标关联的准确率。
-
公开(公告)号：CN118859119A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411354061.8
申请日：2024-09-27
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G01S7/02
摘要： 本发明涉及一种应用修正burg算法的三特征时序检测方法，属于雷达信号处理技术领域。包括以下步骤：步骤1：目标特征提取；步骤2：特征的AR建模；步骤3：特征融合；步骤4：检测性能分析。本发明在推倒反射系数时加入谱稳定因子，使极点远离单位圆，避免了“伪峰”的现象，对杂波特征的预测效果更加准确。
-
公开(公告)号：CN112686297B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202011587540.6
申请日：2020-12-29
申请人： 中国人民解放军海军航空大学 , 华东师范大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F17/14
摘要： 本发明涉及一种雷达目标运动状态的分类方法及系统。所述方法包括：获取待分类雷达目标运动状态的时频图；将所述待分类雷达目标运动状态的时频图输入分类模型得到所述待分类雷达目标运动状态的类别；所述分类模型为以待训练雷达目标运动状态的时频图为输入，以所述待训练雷达目标运动状态的类别为输出，对基于压缩激励模块和残差网络模块构建的多尺度神经网络进行训练得到的。本发明可以提高对雷达目标运动状态的分类精度和速度。
-
公开(公告)号：CN110196855B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN201910376215.6
申请日：2019-05-07
申请人： 中国人民解放军海军航空大学岸防兵学院
IPC分类号： G06F16/23
摘要： 本发明提供一种基于秩和的性能退化数据与故障数据的一致性检验方法，步骤如下：一、分别采集产品故障数据和性能退化数据；二、对每个样品的性能退化数据进行退化轨道建模，确定每个样品的伪寿命；三、将伪寿命数据和故障数据混合在一起，得到每个数据的秩，即数据在序列中的顺序值；四、将故障数据的秩相加，得到关于故障数据的秩和；五、通过查寻“秩和临界值表”得到故障数据秩和的上、下限值；六、对故障数据的秩和进行判定；本发明对性能退化数据和故障数据进行一致性检验，实现了对性能退化数据的有效性检验，体现了可靠性模型构建的可设计性、可验证性，保证性能可靠性模型的有效性和实用性，还可解决两组产品的技术状态一致性判断的问题。
-
公开(公告)号：CN111402299A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010271262.7
申请日：2020-04-08
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明公开了一种基于静止轨道凝视卫星的遥感图像目标跟踪方法和装置。其中，该方法包括：检测当前帧遥感图像中包含的目标对象，并确定所述目标对象的像素坐标和目标幅度特征；根据所述目标对象的像素坐标和所述当前帧遥感图像对应的参考对象的参考位置信息，校正位置求解模型，并基于校正后的位置求解模型和所述目标对象的像素坐标，确定所述目标对象的目标位置信息；根据所述目标对象的目标幅度特征和目标位置信息，采用多假设跟踪算法对所述当前帧遥感图像进行目标跟踪。以提高基于静止轨道凝视卫星的遥感图像目标跟踪的准确性。
-
公开(公告)号：CN108919225A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810837680.0
申请日：2018-07-26
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明公开了一种部分均匀环境下距离扩展目标多通道融合检测方法，属于雷达信号处理领域。针对杂波边缘等异常值情况导致全局均匀性辅助数据缺失的情况，建立了部分均匀多通道自回归信号模型，将杂波空间局部均匀性、时间低阶相关性和多通道信息获取能力充分融合，有效提高了杂波先验信息的利用率，为降低距离扩展目标自适应检测的辅助数据需求奠定了数据模型基础；基于Rao检验准则，建立了部分均匀环境下距离扩展目标多通道融合检测方法，在保证恒虚警率特性的同时大幅降低了辅助数据需求，与常用的广义似然比准则方法相比，在保持检测性能基本不变的前提下，简化了参数估计过程，提高了检测器构建效率，工程适用性强，具有推广应用价值。
-
公开(公告)号：CN111402299B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010271262.7
申请日：2020-04-08
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明公开了一种基于静止轨道凝视卫星的遥感图像目标跟踪方法和装置。其中，该方法包括：检测当前帧遥感图像中包含的目标对象，并确定所述目标对象的像素坐标和目标幅度特征；根据所述目标对象的像素坐标和所述当前帧遥感图像对应的参考对象的参考位置信息，校正位置求解模型，并基于校正后的位置求解模型和所述目标对象的像素坐标，确定所述目标对象的目标位置信息；根据所述目标对象的目标幅度特征和目标位置信息，采用多假设跟踪算法对所述当前帧遥感图像进行目标跟踪。以提高基于静止轨道凝视卫星的遥感图像目标跟踪的准确性。
-
公开(公告)号：CN111401307B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010270683.8
申请日：2020-04-08
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明公开了一种基于卫星遥感图像的CNN训练及多目标关联方法，其中，基于卫星遥感图像的CNN训练方法包括：构建目标对象的训练样本集；所述训练样本集包括所述目标对象的不同类型图像的样本对；所述目标对象包括多个类别；将所述训练样本集输入至卷积神经网络进行训练；其中，训练得到的卷积神经网络用于对所述目标对象进行多目标关联；所述卷积神经网络为孪生卷积神经网络。本发明的技术方案能够降低利用单一特征关联引起的模糊性，从而提高对目标对象进行多目标关联的准确率。
-
公开(公告)号：CN107480647B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201710726270.4
申请日：2017-08-22
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归纳式一致性异常检测的异常行为实时检测方法。该方法既能充分考虑目标的位置、速度和运动方向信息，又采用了归纳式一致性异常检测的思想，可以在大大减小计算量的情况下实现对目标异常行为的实时检测，具体包括以下步骤1，定义相关变量；步骤2，初始化；步骤3，对测试航迹中的每个子航迹进行实时异常检测；步骤4，当前测试航迹中的每个子航迹都异常检测完成后，更新训练航迹数据集；步骤5，对多因素定向Hausdorff距离矩阵进行更新；步骤6，对下一个测试航迹进行实时异常检测。该方法具有参数设置简单、准确率高、能够实时检测的优点，而且工程易实现，在预警监视领域有广阔的应用前景。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
15 条记录 (耗时 0.044 秒)
