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公开(公告)号：CN111708028A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010520691.3
申请日：2020-06-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 基于多重分形谱的SAR图像二次成像方法，包括步骤：对SAR图像像元进行二维局部延迟自相关分析或伪魏格纳时频展开，获得四维数组，四维数组包括原始自变量和二维延迟分量(或二维频率分量)；保留原始自变量，对二维延迟分量(或二维频率分量)进行二维多重分形谱分析，获得SAR图像局部点的多重分形谱；遍历原始SAR图像各空间点，对多重分形谱进行处理，得到SAR图像的多重分形谱SAR二次成像结果。该方法可利用多重分形理论对自然场景描述的优势，通过二次成像得到的多重分形谱SAR图像，该图像同时包含空间图像信息和多重分形谱信息，可以为SAR图像特征提取提供更丰富的细节，为SAR图像解译提供一种新思路。
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公开(公告)号：CN108896975A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810613835.2
申请日：2018-06-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供了一种互相关奇异性功率谱分布计算方法，本发明提出了互奇异域功率谱密度(CSPS)的概念和定义；通过理论推导和定量分析，描述了多个序列在奇异域的互相关功率谱特征；基于奇异性功率谱(SPS)和互功率谱密度(CPSD)函数，给出了CSPS的算法，包括步骤：计算瞬时奇异性指数，构造奇异性子集/信号，计算奇异子集之间的互平均功率，计算互奇异功率谱密度；将CSPS应用于IPIX雷达目标检测之中，分析了不同海况和有无目标条件下雷达回波(纯海杂波和含目标海杂波)序列之间的互奇异功率谱相关特性，证明CSPS可实现对海杂波更有效的细分，采用奇异域的互功率谱方法能实现低信噪比复杂海洋背景下目标相关检测。
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公开(公告)号：CN108608425A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810326542.6
申请日：2018-04-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种六轴工业机器人铣削加工离线编程方法，包括：读取步骤：读取离散刀位文件；建模步骤：根据离散刀位文件建立一维机器人位姿优化模型；求解步骤：使用离散搜索算法求解建立的一维机器人位姿优化模型；输出步骤：输出对应机器人系统的可执行文件。本发明成功优化出对应的机器人位姿，据此可转化为对应的机器人可执行文件，如Motoman机器人的JOB文件。使用该机器人路径开展铣削加工，可使得工业机器人具有较高的整体刚度性能，从而提高加工精度。
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公开(公告)号：CN108256436A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201711419680.0
申请日：2017-12-25
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于联合分类的雷达HRRP目标识别方法，包括步骤：根据雷达目标散射点中心模型对Z类待识别目标中的每类待识别目标进行建模获得每类待识别目标的模型；按预设的角度间隔依次旋转每类待识别目标，得到待识别目标在各个角度下的高分辨距离像样本数据；将高分辨距离像样本数据随机分为训练样本和测试样本；利用PCA方法对训练样本和测试样本进行降维处理；选择BP神经网络和支持向量机(SVM)两种分类方法利用降维后的训练样本训练模型；利用对群目标识别率较高的分类器模型判断待识别目标是否为群目标；若是，利用基于滑动窗口的MCC方法识别所述群目标中包含的单目标类别。该方法不仅能有效识别群目标类别，而且可对构成群目标的单目标种类进行再识别。
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公开(公告)号：CN115393693A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211140750.X
申请日：2022-09-19
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于ICRN的序贯UWB‑IR图像车辆目标识别方法，包括步骤S100：基于阵列成像方法的UWB‑IR车辆目标成像数据集构造；步骤S200：ICRN网络模型设计，包括掩码层、可迭代卷积层和RNN层三个子模块，该模型利用了单个图像深度特征与序列图像间深度关联特征，并具备对序贯图像数量的动态自适应性；步骤S300：基于UWB‑IR仿真车辆图像集的ICRN模型分类性能验证；步骤S400：ICRN模型的泛化性与动态序贯目标识别性能分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113721215A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110980014.4
申请日：2021-08-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于SMRA和BiGRU的雷达HRRP海杂波分类方法，包括步骤:对雷达海杂波HRRP信号进行切割、取模、对齐；对预处理后HRRP，采用SMRA方法提取海杂波的多维特征，具体包括：(1)估计HRRP序列的PWVD时频特征谱；(2)对PWVD时频谱,在频率方向估计瞬时奇异性指数ISE，得到原信号的时间‑奇异性指数分布图；(3)在奇异性指数维，估计每个时刻的奇异性功率谱；(4)遍历所有的时刻点，得到原HRRP信号的SMRA多维特征谱；采用BiGRU深度网络模型对基于SMRA分析的HRRP雷达海杂波进行分类。
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公开(公告)号：CN113033486A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110431459.7
申请日：2021-04-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于广义分形理论的信号特征提取与调制类型识别方法，包括：对已调制信号进行基于多重分形谱的信号特征提取以及基于奇异性功率谱的信号特征提取；同时，提取信号的瞬时特征，并通过广义分形谱特征和瞬时特征融合融合，构造特征向量，并采用SVM分类器对信号调制类型进行识别。该方法在提取常见信号特征之外，还提取利用了信号的广义分形谱特征来融合分类的特征向量，再利用SVM分类器进行多分类任务，在低信噪比、非高斯和分形噪声环境下，可更好地提取信号特征，具有更优抗噪声性能和识别率。
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公开(公告)号：CN108608425B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201810326542.6
申请日：2018-04-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种六轴工业机器人铣削加工离线编程方法，包括：读取步骤：读取离散刀位文件；建模步骤：根据离散刀位文件建立一维机器人位姿优化模型；求解步骤：使用离散搜索算法求解建立的一维机器人位姿优化模型；输出步骤：输出对应机器人系统的可执行文件。本发明成功优化出对应的机器人位姿，据此可转化为对应的机器人可执行文件，如Motoman机器人的JOB文件。使用该机器人路径开展铣削加工，可使得工业机器人具有较高的整体刚度性能，从而提高加工精度。
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公开(公告)号：CN110244275A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910658726.7
申请日：2019-07-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种海杂波双谱重构与仿真方法，通过给定的多重分形谱，估计信号瞬时奇异性指数的统计分布，得到给定奇异性指数对应的时间子集的数量，按照一致均匀覆盖假定，随机选择给定奇异性指数对应的时间子集的时刻位置；根据MFS以及小波系数与尺度具有对数线性关系，仿真和重构各级尺度小波系数，根据各段奇异性指数区间的总能量，修正各尺度小波系数；通过多尺度小波重构算法，仿真得到具有给定海况条件、多重分形谱和奇异性功率谱的雷达海杂波序列。弥补了传统海杂波重构方法在奇异率功率谱控制方面的不足，同时，基于一致均匀覆盖假定，引入给定奇异性子集在时域的随机性，从一定程度上解决了以往基于分形的海杂波重构模型的多值性问题。
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公开(公告)号：CN116125426A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310187137.1
申请日：2023-02-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于航向信息融合的超宽带冲击引信目标识别方法，包括步骤S100：UWB‑IF目标信号与航向信息获取：针对UWB‑IF目标，采集目标雷达回波信号的同时，获取目标瞬时航向信息；步骤S200：DF‑CBD网络模型设计：设计DF‑CBD模型，包括雷达信号识别通道与航向辅助通道，采用双通道的形式，利用目标航向信息，约束基础目标域的范围，从概率学上提升识别准确率；步骤S300：DF‑CBD模型效果验证：针对相同数据集，在不同信噪比环境下，对比添加航向融合与不添加航向融合时的目标识别率。
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