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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：CN115481667A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211250833.4
申请日：2022-10-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度UDA和特征学习的UWB引信目标识别方法，包括步骤：根据等效散射中心模型对目标进行建模，基于仿真模型生成多种目标的超宽带引信回波信号，构建存在分布差异的有标签源域数据集和无标签目标域数据集；设计基于多尺度无监督领域自适应网络的模型，包括多尺度CNN特征提取模块、MLP特征学习模块和DNN分类模块；在有标签的源域数据上使用有监督方法对模型进行训练与验证，保存最佳预训练模型及类别特征中心；固定MLP特征学习模块和DNN分类模块，将最佳模型迁移到无标签的目标域数据，使用无监督方法对模型进行训练微调，使用微调后的模型对目标域数据识别，获得引信目标识别结果。
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公开(公告)号：CN111708028B
公开(公告)日：2022-04-08
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：CN111681272A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010526888.8
申请日：2020-06-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于奇异性功率谱的SAR图像处理方法，包括步骤：对SAR图像进行二维伪魏格纳时频分析，获得四维数组，四维数组包括原始自变量与二维频率分量；保留原始自变量，针对每个SAR图像像元，对二维频率分量做二维瞬时奇异性指数估计；根据奇异性指数，对每个SAR图像像元对应的二维频率图像划分奇异性子集，计算二维奇异性功率谱；遍历SAR图像所有像元，重复上述步骤，得到三维功率分布函数。该方法可利用分形理论对自然场景描述的优势，使得处理后的SAR图像既包含传统二维图像信息，又包含奇异性功率谱维度信息，可以为SAR图像分析和目标特征提取提供更丰富的细节，为SAR图像目标检测和分类识别提供一种新的技术途径。
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