公开(公告)号：CN113093164B

公开(公告)日：2023-02-10

申请号：CN202110349429.1

申请日：2021-03-31

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 董刚刚 ,  唐睿 ,  刘宏伟

IPC: G01S13/02 ,  G01S13/90 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种平移不变和噪声稳健的雷达图像目标识别方法。解决了传统SAR图像目标识别方法受目标空间偏移和噪声污染等局部微小扰动影响，识别效果不佳的技术问题，其步骤包括：将选取的参考样本进行频域变换；构造参考样本频域特征描述向量；构造过完备冗余字典；处理待识别未知样本；计算未知样本频域特征描述向量的最稀疏表示；重构未知样本并进行类别判决。本发明利用低频分量设计信号的频域特征描述，构造过完备冗余字典实现对未知样本频域特征的最稀疏表示，解决了SAR图像目标识别领域，同类目标之间存在空间偏移，无法精准对齐的技术问题，以及实际场景中图像扰动影响识别率的技术问题。可用于雷达实际场景复杂成像条件下的目标分类识别。

公开(公告)号：CN115393628A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202210917882.2

申请日：2022-08-01

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 董刚刚 ,  耿晓静 ,  夏子恒 ,  刘宏伟

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种开放条件下的未知类型目标识别方法，提出使用不同类别的样本在分类网络的输入层或者中间隐藏层进行随机组合，生成未知类别样本的方法，针对性地在合成孔径雷达目标识别问题中，实现对未知目标的准确判识，具体包括随机裁剪拼接和随机线性插值两种技术路线。本发明提出的方法中生成未知类目标所需要的计算量简单，而且不需要依赖于大量的训练样本即可实现理想的识别效果。本发明提出的方法可借助新生成的未知类样本将决策边界推向其对应的聚类，紧凑类内间距。

公开(公告)号：CN113780364A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202110949385.6

申请日：2021-08-18

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 董刚刚 ,  刘宏伟

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种模型与数据联合驱动的SAR图像目标识别方法，包括：获取待识别的SAR图像；将SAR图像输入预先训练完成的目标识别网络，得到SAR图像的目标识别结果；其中，目标识别网络是利用具有标记信息的原始样本集和扩展样本集预先合并训练得到的；扩展样本集是基于原始样本集，利用参数化模型进行目标重构，并进行随机部分频率修改操作后再成像得到的。本发明能够在训练样本受限情况下，提高SAR图像的目标识别精度，并减小实际扰动因素的影响。