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公开(公告)号：CN119380180A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411315449.7
申请日：2024-09-20
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度去噪器先验的SAR图像相干斑抑制方法、终端设备及存储介质，该方法结合仿真数据和真实SAR图像进行训练，通过随机降采样破坏了真实相干斑的空间关联特性，然后，利用仿真数据训练的外部去噪器的输出作为监督信号，对相干斑抑制网络进行训练；本发明能够克服真实SAR图像相干斑抑制标签不存在而深度学习难以有效应用的问题，能够有效抑制真实SAR图像中空间关联的相干斑，提升SAR图像质量和可辨识度，为下游SAR图像解译任务提供高质量样本。
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公开(公告)号：CN119027944A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410943323.8
申请日：2024-07-15
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于基础模型的场景图生成方法、计算机装置及存储介质，提出基于大模型对现有的场景图生成模型进行改进，大模型可以提供更加鲁棒的关系特征，对场景图任务中的尾部关系和zero‑shot关系的检测能力有极大地提升；关系提示prompts可以一次性从整张图片中获取所有的关系嵌入，极大地提高了模型的运行效率；本发明的模型可以同时保证场景图中头部关系和尾部关系的检测能力，以实现模型的性能优化和平衡。
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公开(公告)号：CN118570252A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410635529.4
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向无人机平台运动条件下的目标轨迹可视化方法，包括：S1、利用SORT算法对当前帧车辆目标检测结果以及前一帧车辆目标检测结果进行目标关联，以确定当前帧每个目标在前一帧图像中的位置；S2、计算并筛选当前帧图像与前一帧图像的SIFT特征点及描述子，求解当前帧图像与前一帧图像之间的透视变换单应性矩阵；S3、将前一帧图像的所有目标框位置通过透视变换单应性矩阵变换映射到当前帧图像，将同一目标的检测框中心点在当前帧图像中连接起来，以得到当前帧图像所有目标从前一帧图像到当前帧图像的真实运动轨迹；S4、循环步骤S1至S3，以绘制出当前帧所有目标在历史视频中的真实运动轨迹。本发明能有效应对无人机位移、小幅度升降等情况。
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公开(公告)号：CN118311525A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410369494.4
申请日：2024-03-28
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本申请涉及基于核策略的海面慢速小目标检测方法和装置，该方法通过雷达收集大量海杂波数据，在给定虚警率条件下计算提前构建的18种特征检测器的决策区域并组成决策区域空间，当雷达接收到一帧回波数据时，提取该帧回波数据的上下文后输入至核策略之中得到目标动作，最后从决策区域空间中取出该目标特征检测器对应的目标决策区域，根据各特征向量与目标决策区域的相对位置关系输出决策结果。通过将雷达对海面慢速小目标的检测过程建模为一个基于核策略的上下文赌博机算法过程，实现对提前构建的18种特征检测器的性能择优以及检测结果的融合，提升了海面慢速小目标检测性能，以满足雷达对海面慢速小目标检测的实际需求。
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公开(公告)号：CN118155013A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410112554.4
申请日：2024-01-26
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/52 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督学习基础模型的合成孔径雷达目标识别方法，结合了SAR领域知识的目标编码器，有效解决了SAR图像中的散斑噪声干扰自监督学习问题，使得自监督学习能够获取高质量特征作为监督信号，提高了下游任务微调性能，模型泛化性好；本发明能有效适应SAR图像低质量和噪声特点，可以通过扩展数据规模可以进一步提高自监督学习用于基础模型训练效果，充分利用现有大规模无标签SAR图像，模型扩展性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117991202A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410141544.3
申请日：2024-01-31
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本申请涉及一种基于SAC的间歇采样转发干扰方法、装置和计算机设备。所述方法包括：将干扰机对雷达执行突防任务过程建模为马尔可夫模型；构建SAC模型；从回放缓冲区中采样经验数据，利用经验数据训练SAC模型中的Q网络，目标Q网络生成目标Q值辅助Q网络进行更新，得到训练好的Q网络，根据当前策略网络得到经验数据中同一状态下的新动作；将经验数据中的状态和新动作对应的新状态动作对输入训练好的Q网络，得到对应的Q估计值，优化Q估计值，根据优化后的Q估计值引导策略网络优化，得到训练好的策略网络；根据训练好的策略网络进行干扰决策。采用本方法能够在降低雷达探测性能的同时获得功率高效的干扰策略。
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公开(公告)号：CN117949948A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410112532.8
申请日：2024-01-26
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达自动目标识别方法、终端设备及存储介质，用于训练对抗样本的产生不直接依赖于目标系统的实测SAR数据，因此可以更好地模拟未知攻击者的攻击威胁；本发明产生的训练对抗样本迁移攻击实测数据的能力增强，能够更好地测试目标模型的鲁棒性能，也可以将其作为训练数据进一步提升目标模型对该类攻击的防御能力。
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公开(公告)号：CN111965598B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202010827957.9
申请日：2020-08-17
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01S5/14
Abstract: 本发明提供一种非均匀阵列的辐射源定位方法。技术方案包括以下步骤：首先，对阵元天线进行排布形成非均匀嵌套圆阵；随后，根据非均匀嵌套圆阵的中心对称特性，利用四阶累积量的方法提取出近场源二维波达方向的四阶累积量矩阵；其次，将四阶累积量矩阵进行向量化处理，利用稀疏表示的方法确定二维波达方向的超分辨空间谱，根据谱峰所在位置确定所有近场源的二维波达方向；最后，将估计出的每一个二维波达方向代入近场源的导向矢量，利用一维多重信号分类方法确定近场源的距离空间谱函数，通过谱峰搜索确定近场源的距离。本发明能够有效降低系统硬件成本，提高在低信噪比情况下的二维波达方向的估计精度。
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公开(公告)号：CN115600651A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211380982.2
申请日：2022-11-05
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学(CN)
Abstract: 本发明提供一种基于CGAN的ISAR图像到光学图像转换方法。技术方案是：构建的深度神经网络结构为包含2个CGAN；第一个CGAN为目标任务网络，将ISAR图像生成光学图像；第二个CGAN为辅助网络，用于将第一个CGAN生成的光学图像生成边缘图像。其中，目标任务网络包含光学图像生成器G1，第一判别器D1。辅助网络包含边缘图像生成器G2，第二判别器D2。对图像进行转换时，将待转换的ISAR图像输入至光学图像生成器G1，得到相应的光学图像。本发明将图像边缘等细节信息增加到ISAR图像转换为光学图像的判别过程中，使得生成的光学图像具有边缘清晰、细节显著的特点，可用于提升目标识别性能。
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公开(公告)号：CN113567922A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110827588.8
申请日：2021-07-21
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度展开网络的近场源定位方法及系统，方法包括：S1、利用嵌套对称阵列得到近场源波达方向的四阶累积量矩阵；S2、将四阶累积量矩阵的信息输入波达方向深度展开网络，计算近场源的波达方向；S3、利用波达方向深度展开网络的输出信息，得到近场源距离相位向量；S4、将距离相位向量的信息输入距离深度展开网络，计算近场源的距离。本发明本发明相较于传统神经网络，深度展开网络的参数具有可解释性，具有泛化能力，而相较于ISTA算法，本发明能够提高近场源波达方向的分辨力，加快收敛速度，提高参数估计精度。
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