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公开(公告)号：CN103454621B
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201310404724.8
申请日：2013-09-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于匹配追踪的宽带雷达目标复回波去噪方法。其步骤为：（1）获取单次复距离像；（2）计算残余信号和门限值；（3）更新残余信号；（4）判断残余信号功率与门限值的大小；（5）恢复单次复距离像。本发明采用适用于宽带雷达目标散射点模型的超分辨傅立叶基，对宽带雷达目标复距离像的描述更加精确，可以更好地提高宽带雷达目标复波回的信噪比，可用于在噪声背景下对飞机、汽车等运动目标的雷达回波进行噪声抑制。
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公开(公告)号：CN106443632B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201611092954.5
申请日：2016-12-01
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于标签保持多任务因子分析模型的雷达目标识别方法，主要解决现有技术在小样本情况下目标识别性能较差的问题。其实现步骤为：1)对各类目标的雷达高分辨距离像进行归一化和对齐的预处理，2)利用预处理后的高分辨距离像构建标签保持多任务因子分析模型，3)对该模型的各参数进行吉布斯采样，保存模型参数的采样均值；4)对测试样本进行归一化和对齐的预处理，5)根据训练步骤学得的标签保持多任务因子分析模型参数的采样均值计算该测试样本的帧概率密度函数值，6)根据该帧概率密度函数值判定测试样本的类别属性。本发明实现了模型的有监督学习，提高了小样本条件下的识别性能，可用于小样本情况下的雷达目标识别。
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公开(公告)号：CN106054155A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610393379.6
申请日：2016-06-03
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/411
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积因子分析模型的雷达高分辨距离像目标识别方法，主要解决现有技术在小样本情况下目标识别性能较差的问题。其实现步骤为：1)分别对各类目标的雷达高分辨距离像按角域分帧并对各帧数据取模得到时域特征；2)对各帧数据进行预处理；3)分别对预处理后的各帧高分辨距离像构建卷积因子分析模型，并计算各模型参数的条件后验分布；4)对各参数初始化并进行I次迭代更新；5)对测试样本强度归一化，并与各帧平均像平移对齐；6)根据各帧卷积因子分析模型参数的后验均值计算该测试样本的帧概率密度函数值；7)找出最大概率密度函数值，判定测试样本的所属类别。本发明模型复杂度较小，可用于小样本情况下的雷达目标识别。
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公开(公告)号：CN104280724A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410570804.5
申请日：2014-10-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/411
Abstract: 本发明公开了一种基于散射点匹配的雷达高分辨距离像识别方法。主要解决现有技术识别效果不稳定的问题。其实现步骤为：1)获取已知目标各帧训练模板点集；2)获取目标测试样本并估计信噪比；3)根据信噪比确定能量比；4)利用能量比确定已知目标各帧最终训练模板点集、幅度方差和位置方差；5)根据信噪比和能量比确定测试样本散射点集；6)利用幅度方差和位置方差计算测试样本散射点集与各帧最终训练模板点集间的局部Hausdorff距离；7)判定测试样本类别。本发明可提取样本的散射点集达到稳定且较好的匹配识别效果，并且为利用距离像的散射点进行识别提供了可行性，可用于对飞机、汽车等目标的识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103454623A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310405038.2
申请日：2013-09-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于复数AGC模型的噪声背景下雷达目标识别方法，主要解决现有技术在噪声背景下进行目标识别时，无法兼备识别率高和运算量小的问题。其实现步骤是：使用雷达复距离像训练样本求出其方差像，计算雷达复距离像测试样本的信噪比，通过该信噪比修正复距离像训练样本的方差像，通过修正后方差像和复距离像测试样本计算各类别下类后验概率的判决值，确定出目标类别标号。本发明具有噪声背景下识别率高和运算量小的优点，可用于雷达目标识别。
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公开(公告)号：CN103454621A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310404724.8
申请日：2013-09-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于匹配追踪的宽带雷达目标复回波去噪方法。其步骤为：（1）获取单次复距离像；（2）计算残余信号和门限值；（3）更新残余信号；（4）判断残余信号功率与门限值的大小；（5）恢复单次复距离像。本发明采用适用于宽带雷达目标散射点模型的超分辨傅立叶基，对宽带雷达目标复距离像的描述更加精确，可以更好地提高宽带雷达目标复波回的信噪比，可用于在噪声背景下对飞机、汽车等运动目标的雷达回波进行噪声抑制。
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公开(公告)号：CN105975994B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201610333374.4
申请日：2016-05-19
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于非相似性变换一类SVM模型的SAR目标鉴别方法。其实现方案为：1.对训练图像和测试图像进行预处理，得到训练和测试样本集；2.根据训练样本集构建非相似性变换一类SVM模型，推出模型参数的联合后验分布；3.根据模型参数的联合后验分布，推出单个模型参数的条件后验分布；4.利用Gibbs采样对模型参数采样I次，从I+1次开始，每间隔Isp次，保存一次采样结果，共保存Ts次；5.根据保存的采样结果，得到特征变换后的测试样本和对应的聚类标号；6，将变换后的测试样本带入到聚类标号对应的一类SVM中，输出测试目标类别标号。本发明具有模型参数便于选择，识别性能高的优点，可以用于SAR目标鉴别。
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公开(公告)号：CN105975994A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610333374.4
申请日：2016-05-19
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/6218 , G06K9/6286
Abstract: 本发明公开了一种基于非相似性变换一类SVM模型的SAR目标鉴别方法。其实现方案为：1.对训练图像和测试图像进行预处理，得到训练和测试样本集；2.根据训练样本集构建非相似性变换一类SVM模型，推出模型参数的联合后验分布；3.根据模型参数的联合后验分布，推出单个模型参数的条件后验分布；4.利用Gibbs采样对模型参数采样I次，从I+1次开始，每间隔Isp次，保存一次采样结果，共保存Ts次；5.根据保存的采样结果，得到特征变换后的测试样本和对应的聚类标号；6，将变换后的测试样本带入到聚类标号对应的一类SVM中，输出测试目标类别标号。本发明具有模型参数便于选择，识别性能高的优点，可以用于SAR目标鉴别。
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公开(公告)号：CN103454623B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201310405038.2
申请日：2013-09-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于复数AGC模型的噪声背景下雷达目标识别方法，主要解决现有技术在噪声背景下进行目标识别时，无法兼备识别率高和运算量小的问题。其实现步骤是：使用雷达复距离像训练样本求出其方差像，计算雷达复距离像测试样本的信噪比，通过该信噪比修正复距离像训练样本的方差像，通过修正后方差像和复距离像测试样本计算各类别下类后验概率的判决值，确定出目标类别标号。本发明具有噪声背景下识别率高和运算量小的优点，可用于雷达目标识别。
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