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公开(公告)号：CN115639557A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202210786078.5
申请日：2022-07-04
IPC分类号： G01S13/90 , G01S7/02 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种合成孔径雷达典型干扰检测和识别方法，对于被五种常见电磁干扰：单音干扰、多音干扰、线性扫频干扰、部分频带干扰和噪声调频干扰污染的合成孔径雷达信号，在时域、频域、时频域、分数阶傅里叶域等域提取7个有用特征值：单频能量聚集度、平均频谱平坦系数、分数阶傅里叶域能量聚集度、频域矩峰度系数、频域矩偏度系数、频域参数、时域矩峰度系数。接着搭建全连接神经网络对干扰类型进行分类，达到98.78％的准确率。本发明创新地使用特征提取和神经网络分类方法，具有自动检测并识别污染SAR图像的干扰类型的能力，且检测和分类准确率较高。
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公开(公告)号：CN115421140A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210884371.5
申请日：2022-07-25
摘要： 本发明公开了一种针对SAR强窄带干扰的半参数化陷波滤波抑制方法，其包括：获取被干扰的原始SAR图像数据；针对获取的原始SAR图像数据，执行稀疏分解，获得总优化问题；针对得到的总优化问题，将其分解为两个子优化问题，其中，第一子优化问题为求解低秩项干扰的优化问题，第二子优化问题为求解稀疏项有用信号的优化问题；针对两个子优化问题，执行交替优化求解，得到稀疏项和低秩项。本发明可直接应用于SAR系统原始数据中或SAR图像中，能够实现在SAR系统中抑制强压制窄带干扰，保护真实回波的效果，相对于现有技术，其计算效率更高。
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公开(公告)号：CN115097391A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210697543.8
申请日：2022-06-20
摘要： 本发明公开了一种基于自动编码器的合成孔径雷达干扰抑制方法，基于被窄带干扰和宽带干扰污染的合成孔径雷达信号，搭建并训练了基于自动编码器的干扰抑制算法。IMN的输入为存在干扰分量的时频谱图，经过自编码器网络结构提取目标信号有用信息，并重构出目标回波信号的时频谱图。本发明创新地使用机器学习方法中的自动编码器，具有自动抑制合成孔径雷达中窄带干扰和宽带干扰的能力，且被恢复信号与未被干扰的信号相似度较高。
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公开(公告)号：CN115061097A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210656460.4
申请日：2022-06-10
摘要： 本发明公开了一种基于检测陷波的合成孔径雷达窄宽带干扰抑制方法，包括：对于接收到的被窄宽带干扰污染的合成孔径雷达信号，沿方位维累加之后求导，接着采用一种两段式检测陷波的方法分别对窄带干扰、宽带干扰进行检测陷波，通过第一部分检测陷波确定窄带干扰所处的频点并将之置零，通过第二部分滑窗检测陷波确定宽带干扰污染的频段并将之置零。本发明创新地使用两段式的检测陷波结构，实现合成孔径雷达电磁窄宽带干扰联合抑制的同时，有效避免了由于窄宽带干扰特性的不同可能造成的干扰检测的遗漏和误检，并且计算简单、反应快速，符合实际应用的需求。
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公开(公告)号：CN115308742A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210876830.5
申请日：2022-07-25
摘要： 本发明公开了一种针对SAR系统弱压制宽带干扰的半参数时频域陷波滤波抑制方法，包括：获取被干扰的原始SAR图像数据，其中，该原始SAR图像数据上存在弱压制宽带干扰；针对原始SAR图像数据，执行稀疏分解，获得总优化问题；针对总优化问题，将其分解为两个子优化问题，其中，第一子优化问题为求解低秩项干扰的优化问题，第二子优化问题为求解稀疏项有用信号的优化问题；针对第一子优化问题和第二子优化问题，执行交替优化求解，得到稀疏项和低秩项。本发明可直接应用于SAR系统原始数据中或SAR图像中。
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公开(公告)号：CN115421104A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211066143.3
申请日：2022-09-01
摘要： 本发明公开了一种单通道SAR系统窄宽带干扰张量同时抑制方法，包括：1.读取原始的带干扰的SAR图像数据；2.将SAR图像数据在距离维进行快速傅里叶变换；3.将快速傅里叶变换后的数据叠成张量形式；4.将张量形式的信号进行稀疏分解，分解出低秩项的张量形式的干扰和稀疏项的张量形式的有用信号；5.将稀疏项的张量形式的有用信号的每一层进行快速傅里叶逆变换；6.将傅里叶逆变换后的稀疏项的张量形式的有用信号从张量形式展开成为二维矩阵形式，得到去除干扰后的SAR图像。本发明通过所述构建张量模型，对所述原始信号进行处理，能够同时抑制窄带干扰和宽带干扰，可直接应用于SAR系统的图像域中。
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公开(公告)号：CN115184932A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210698715.3
申请日：2022-06-20
摘要： 本发明提供了一种针对SAR系统射频干扰的半参数快速抑制方法，包括如下步骤：步骤1，将SAR图像矩阵数据S进行稀疏分解，转化为求解优化问题；步骤2，将步骤1中的优化问题分成两个子优化问题，分别为求解低秩项L的优化问题和稀疏项M的优化问题；步骤3，对M的优化问题和L的优化问题交替优化求解，得到稀疏项M和低秩项L，将稀疏项M的有用信号输出，得到去除干扰后的SAR图像。本发明方法可直接应用于SAR系统原始数据中或SAR图像中，并在此基础上提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN115128601A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210566482.1
申请日：2022-05-23
摘要： 本发明公开了一种SAR系统强压制干扰加权张量抑制方法，包括1.接收带干扰的原始SAR图像；2.叠成张量：将步骤1中的矩阵在距离维进行快速傅里叶变换；将2中矩阵分成D份子阵，再将子阵叠成D层的张量形式的信号3.对张量形式的信号进行稀疏分解；4.将稀疏分解转化为优化问题；5.选择加权范数求解优化问题；6.分离出有用信号：将有用信号的每一层进行快速傅里叶逆变换；7.张量展开：将有用信号进行快速傅里叶逆变换后的信号，按叠加形式，重新恢复成原始数据的形状。本发明解决当前SAR图像中存在的强压制干扰，半参数法中存在的过度惩罚较大奇异值，核范数最小化的技术问题。
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公开(公告)号：CN118863080A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410972337.2
申请日：2024-07-19
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06N10/60
摘要： 本发明公开了一种基于半正定松弛与量子近似优化算法的最大似然检测方法，包括对于待检测的目标问题利用半正定松弛的方法求解目标函数的次优连续解；利用次优连续解制备一个初始量子态，并得到一个混合哈密顿量的表达式；将混合哈密顿量和目标函数对应的问题哈密顿量编译进量子线路，应用量子近似优化算法求解；优化后得到该问题下的最佳线路参数，测量此时线路的结果，得到满足目标问题的检测数据。本发明对于经典最大似然检测方法中计算量过大的问题，引入了量子计算领域的优化算法，利用量子优势提升可求解问题的规模。同时考虑的到当前有限的量子计算机资源，提出了利用半正定松弛得到次优解代入到量子线路中，以此大幅节省量子线路的规模。
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公开(公告)号：CN111310928B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202010127978.X
申请日：2020-02-28
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06N10/20
摘要： 本发明公开了一种上述通用量子比较电路的实现方法，获取待比较的两个量子比特形式数值的数值位数N，采用N个单比特可扩展比较门扩展得到N位量子比较电路，将第一量子寄存器ref和第二量子寄存器D的各位比特从高位到低位顺序作为N位量子比较电路的比较位输入，比较第一量子寄存器ref和第二量子寄存器D中各比较位，将比较得到的大小信息存入N位量子比较电路的指示比特a中，根据指示比特a的特征确定第一量子寄存器ref和第二量子寄存器D分别所存的量子比特形式数值的大小，以实现相应量子比较电路对待比较的两个量子比特形式数值之间的比较，可以降低相应针对相应数据进行比较的复杂度。
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