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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116819478A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310792259.3
申请日：2023-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于模型‑数据融合的CG背景下目标鲁棒检测方法及系统，涉及雷达自适应检测技术领域，针对现有的检测器基于单一的假设的信号模型，在真实回波信号模型与假设的信号模型失配时，无法有效准确的估计信号，进而出现检测性能下降的问题，本申请相较于基于单一假设信号模型的现有检测器方法，对于不同类型的信号模型有着更强的鲁棒性，在信号模型失配的情况下检测性能优于现有检测器方法，本申请技术方案在复合高斯背景下具有对纹理分量的CFAR特性，具有对散斑分量的鲁棒性。DMF‑ANMF检测器通过设计一种模型‑数据融合的方法，有效解决了ANMF检测器在目标信号模型失配情况下的检测性能下降问题，提高了该方法针对目标回波信号模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118795436A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410777993.7
申请日：2024-06-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/41 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及雷达检测领域，尤其涉及基于类级特征对齐的无监督域自适应雷达目标智能检测方法。本发明目的是解决现有技术中存在面对复杂时变的海杂波下检测性能不高的问题。我们提出了基于类级特征对齐的无监督域自适应雷达目标智能检测方法。一、构建雷达目标智能检测模型，得到训练好的雷达目标智能检测模型；二、获取目标域雷达AR谱数据，对目标域雷达AR谱数据进行预处理，得到预处理后的目标域雷达AR谱数据；三、将预处理后的目标域雷达AR谱数据输入到训练好的雷达目标智能检测模型，得到目标检测结果，解决了现有技术中存在面对复杂时变的海杂波下检测准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN118642052A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410737357.1
申请日：2024-06-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/28
Abstract: 杂波背景高速目标盲速旁瓣抑制的自适应检测方法及系统，涉及雷达自适应检测技术领域，针对现有技术中由于CFAR特性的缺失以及盲速旁瓣导致检测准确率下降的问题，本申请的技术方案通过多次迭代计算输出并判断是否超过门限来实现目标的逐个检测与盲速旁瓣抑制，该方法可以抑制杂波，在高斯杂波背景下具有对杂波的CFAR特性，并且可以补偿目标的距离走动效应，消除目标盲速旁瓣的影响，提高检测准确率。
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公开(公告)号：CN117630852A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311496683.X
申请日：2023-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 高斯背景距离走动扩展目标CFAR检测方法及系统，涉及雷达自适应检测技术领域，针对现有技术中对于大型目标，现有方法会因为目标能量在距离上的分散，进而导致无法有效检测目标的问题，本申请技术方案提出了一种广义匹配子空间检测器(GMSD)，该检测器在高斯背景下具有对杂波的CFAR特性，可以有效的补偿大型目标的距离走动效应，同时可以将大型目标在不同距离上分散的能量进行有效地积累，进而有效提高对大型目标的探测能力。并且本申请技术方案还提出了一种快速计算的GMSD的方法，称之为简化的GMSD(SGMSD)检测器，该检测器通过近似简化计算GMSD过程中的矩阵运算，可以大大减少GMSD的运算量，实现GMSD的快速计算。
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公开(公告)号：CN117031431A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311018074.3
申请日：2023-08-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 高斯背景距离走动点目标CFAR检测方法，涉及雷达自适应检测技术领域，针对现有技术中没有考虑目标的距离走动，因此目标存在距离走动的情况下，性能将会出现严重下降的问题。本申请在高斯背景下具有对杂波的CFAR特性，同时可以有效的补偿目标的距离走动效应，减少因目标存在距离走动的情况，进而导致性能下降的问题。可以有效积累目标的能量，并且杂波的输出是平坦的，同时输出的信噪比最高，最有利于进行目标检测。另外，本申请通过利用宽平稳背景下杂波协方差矩阵的先验Toeplitz结构信息，可以极大地减少估计协方差矩阵所需的参考单元数量，在小样本情况下具有良好的检测性能。
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