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公开(公告)号：CN118734194A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411194527.2
申请日：2024-08-29
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N20/20
摘要： 本发明涉及一种基于机器学习的海上航迹自动识别方法、系统及介质，属于航迹识别技术领域。为了解决现有技术中机器学习模型的设计和训练无法克服海上航迹数据的高维度、噪声干扰以及动态变化的问题，提供一种基于机器学习的海上航迹自动识别方法、系统及介质，该方法能够有效地对海上目标进行分类，区分军用和民用船舶；系统利用机器学习算法，对海上目标进行自动分类，包括民用船舶和军用船舶等。该海上航迹自动识别方法，包括数据输入、数据处理、模型训练、航迹分类与评估和数据输出五个步骤。
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公开(公告)号：CN118731892A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411215158.0
申请日：2024-09-02
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明涉及一种基于多维特征信息的中断航迹互联判断方法，属于航迹互联技术领域。为了解决现有技术中存在的问题，该方法包括以下步骤：1、确定新老航迹集合，对新老航迹的首尾点进行滤波；2、根据不同的运动模型预测新老航迹中间时刻的目标预测状态；3、计算两预测位置的空间距离，确定两条航迹之间空间一致性的统一度量，定义其隶属度函数；4、确定AD幅度一致性的隶属度函数；5、将空间一致性和AD幅度一致性构成判断新老航迹是否对应同一目标的特征判断依据；6、构建描述新老航迹对应关系的互联关系矩阵，并进行求解。该方法实现较长时间、非一对一中断航迹稳健关联判断方法，该方法准确率教高。
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公开(公告)号：CN113868496A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111075166.6
申请日：2021-09-14
IPC分类号： G06F16/906 , G06F16/903 , G06F16/908 , G06F16/909 , G06F16/583 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种数据关联方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：接收到船只发送的设备信号时，确定设备信号对应的设备报文数据，并根据设备信息确定对应的船只类型；基于设备报文数据确定对应的待处理数据，并基于待处理数据定位船只对应的目标回波区域；确定目标回波区域的雷达回波原始数据和气象水文数据，将雷达回波原始数据、设备报文数据、船只类型和气象水文数据进行关联。本发明通过自动获取和分析，将雷达回波原始数据、设备报文数据、船只类型和气象水文数据进行自动关联，自动构建对应的船只特性数据库，而不需要人工参与构建数据库，从而提升了构建出的船只特性数据库的准确性。
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公开(公告)号：CN118859159A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411319510.5
申请日：2024-09-23
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明涉及一种基于修正有序统计量的分布式信号非相参融合检测方法，属于雷达信号处理领域。本发明针对统一的距离‑方位‑俯仰三维观测空间中的每一个分辨单元网格，取出其对应的分布式MIMO雷达各观测通道中的待检测单元数据及其参考单元数据，然后根据检测门限所对应的虚警概率，采用迭代优化与Monte‑Carlo仿真相结合的方法，求解不同数量的有效局部统计量非相参融合后形成的全局统计量进行检测时所需的检测门限；遍历所有分辨单元网格，完成整个观测空间的检测。本发明采用迭代优化与Monte‑Carlo仿真相结合的方法，解决了不同数量的有效局部统计量之和所对应的检测门限的求解问题。
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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。
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公开(公告)号：CN118818436A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411302915.8
申请日：2024-09-19
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明涉及一种基于修正双门限的分布式信号非相参融合检测方法，属于雷达信号处理领域。本发明首先针对三维观测空间中的每一个分辨单元网格，取出其对应的分布式MIMO雷达各观测通道中的待检测单元数据及其参考单元数据，构建对应于该分辨单元网格的各观测通道的AMF CFAR检测统计量，作为局部统计量；利用无目标条件下局部统计量的CFAR特性以及第一门限对应的虚警概率，得到第一门限；采用迭代优化与Monte‑Carlo仿真相结合的方法，求解第二门限；遍历所有分辨单元网格，完成整个观测空间的检测。本发明利用第一门限解决了有效局部统计量的筛选问题，解决了不同数量的有效局部统计量之和所对应的第二门限的求解问题。
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公开(公告)号：CN118692264A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411161556.9
申请日：2024-08-23
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G08G5/00
摘要： 本发明涉及一种基于ADS‑B数据的非完整航线提取及剔除方法，属于航迹处理技术领域，包括以下步骤：步骤1、对区域性样本数据进行预处理，生成部分完成航线；步骤2、对于步骤1中无法被归为一个完整簇的航迹片段，对相似轨迹迭代融合生成航线；步骤3、将步骤1中的航线与步骤2中的航线组成区域性航线集合；步骤4、提取不明目标航迹点迹的经纬度位置信息，与步骤3生成的区域性航线集合进行近邻航线匹配，计算不明目标航迹与其近邻航线的位置相似度，确定目标是否在民航航线上飞行；步骤5、对步骤4确定的民航航线上的目标进行敏感目标筛选。提供了敏感目标筛选方法新视角，准确度高，在复杂场景中表现稳定。
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公开(公告)号：CN118568525A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411016830.3
申请日：2024-07-29
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回波的自适应聚类方法，涉及雷达信号处理领域，包括以下步骤：步骤一：频域CFAR初步检测；步骤二：点迹筛选；步骤三：点迹聚类；所述步骤一利用已有的频域CFAR检测技术分析待检测的雷达回波，得到包含一系列点迹的二值检测结果；所述步骤二在检测结果中，剔除一些占据面积较小的点迹。本发明通过目标特性挖掘信息辅助判定雷达点迹的类别，使得点迹凝聚结果更加稳定可靠，并将两个点迹的特征值分布区间的重叠程度作为衡量点迹相似性的指标，在目标检测的基础上，合理利用目标特征的相似性，对不同强散射点是否属于同一目标进行判断，从而有效解决存在能量断开区域情况下目标聚类问题。
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公开(公告)号：CN117724048B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410172237.1
申请日：2024-02-07
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明涉及一种基于RDPH特征的改进OS‑CFAR检测算法、装置及介质，属于雷达检测算法技术领域。为了解决高海况低信杂比条件下目标能量弱导致目标难以检测的问题，提供一种基于RDPH特征的改进OS‑CFAR检测算法，包括以下步骤：S1、对雷达回波数据进行矩阵划分，进行相对多普勒峰高计算；S2、将上一步得到的脉冲矩阵RDPH取均值；S3、将上一步得到的RDPH数据进行排序并选出第k个数值，得到新的背景RDPH估计值Z=RDPH(k)；S4、将新的背景RDPH估计值与门限系数的乘积作为检测门限，比较待检测统计量与检测门限的大小；若检测统计量大于检测门限，则海杂波中存在目标；若检测统计量小于或等于检测门限，则海杂波中无目标。在实测海雷达数据高海况场景下能够达到更好的检测概率。
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公开(公告)号：CN117724087A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410171831.9
申请日：2024-02-07
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G01S13/72
摘要： 本发明涉及一种雷达多目标跟踪双标签多伯努利滤波算法。包括以下步骤：1）雷达数据处理终端给新生目标添加唯一性标签，产生新生目标的高斯项；雷达数据处理终端通过运动模型对上一时刻的航迹进行状态预测，得到存活目标的高斯项；新生目标的高斯项和存活目标的高斯项同时输入DLMB预测环节，得到k时刻的多目标预测高斯项；2）通过为每个量测添加唯一性标签并对k时刻所有量测进行筛选，将筛选出来的能够与目标进行关联的量测对每一个高斯项进行状态更新，得到k时刻更新的高斯项；3）雷达数据处理终端通过步骤2）获得更新后的高斯项之后，设计一种基于量测‑航迹关联关系的高斯项合并策略，将统一航迹中关联到相同量测的高斯项进行合并。
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