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公开(公告)号：CN118884360A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410901818.4
申请日：2024-07-05
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S7/292 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06T11/00 , G06V10/24 , G06F17/16 , G06F17/10 , G01S7/295 , G01S13/90
摘要： 本申请涉及一种雷达目标显著散射中心提取方法、装置、设备和介质，通过基于散射中心模型生成目标在不同角度下的仿真ISAR图像，利用图像特征提取网络对ISAR图像数据集中对应同一个目标的多张仿真ISAR图像进行特征提取，得到多张特征图像，采用可视化的类激活映射将各张特征图像转化为CAM图像，并将各张CAM图像旋转后进行角度加权，得到CAM加权图像，在CAM加权图像上计算各个注意力区域的注意力贡献值，根据注意力贡献值选取预设数量的关键注意力区域，将选取的关键注意力区域对应的仿真散射中心，作为显著散射中心。采用本方法可以提取得到少数的关键仿真散射中心，并利用这些关键仿真散射中心仿真得到具有目标特性的仿真图像。
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公开(公告)号：CN118859128A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202310948932.8
申请日：2023-07-31
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明提出一种基于黎曼积流形空间的收发联合抗间歇采样转发干扰方法，包括在波形恒模约束、接收滤波器能量约束以及非匹配滤波峰值损耗约束下，以最小化雷达发射波形的非匹配滤波积分旁瓣水平以及雷达接收端对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平建立抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数；将所述抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数转换为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数；求解所述无约束优化目标函数，输出雷达发射波形以及雷达接收端使用的非匹配滤波序列。本发明考虑了发射波形与接收滤波器联合优化问题，提高脉冲多普勒雷达抗ISRJ性，能同时更新发射波形与接收滤波器，且收敛性好。
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公开(公告)号：CN118859127A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202310948931.3
申请日：2023-07-31
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明提出一种雷达收发联合抗间歇采样转发干扰方法及装置，包括：以最小化干扰信号的积分水平与目标信号的积分旁瓣水平为目标，并考虑波形恒模约束、接收滤波器能量约束及非匹配滤波峰值损耗约束，建立抗间歇采样转发干扰的收发联合约束优化目标函数，将欧式空间上的收发联合约束优化目标函数转换为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数；基于一种基于黎曼积流形自适应三次正则化算法求解所述无约束优化目标函数，实现了雷达发射波形和接收滤波器的同步迭代。本发明考虑了发射波形与接收滤波器联合优化问题，提高脉冲多普勒雷达抗ISRJ性。
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公开(公告)号：CN118731891A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411206972.6
申请日：2024-08-30
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种基于结构化短时稀疏表示的时频表征增强方法及装置，通过基于雷达回波数据模型与所要求解的时频表征之间的关系，建立雷达回波数据的时频表征稀疏观测模型，利用l1范数、卷积加权和形态学滤波，对时频表征稀疏观测模型中目标的稀疏和结构连续特性进行约束，得到时频表征的结构化稀疏优化模型，将微动目标的实时雷达回波数据输入至结构化稀疏优化模型后，采用交替方向乘子法对结构化稀疏优化模型进行迭代求解，得到稀疏和结构特征联合增强的微动目标二维时频表征。采用本方法可针对传统时频表征分辨率较低、复杂观测条件下性能退化问题，通过挖掘微动目标在时频域的先验信息，提升缺损雷达回波的时频表征分辨率。
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公开(公告)号：CN118707487A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411202570.9
申请日：2024-08-29
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S7/41 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/09
摘要： 本申请涉及一种基于短时相似性表征的非规则微动周期估计方法及装置。所述方法包括：获取雷达回波数据；对雷达回波高分辨一维距离像进行短时相似性表征分析，得到短时相似性表征矩阵；对雷达回波数据进行扩展和增强构建非规则微动回波数据集；搭建深度神经网络，将非规则微动回波数据集中非规则微动回波数据的短时相似性表征矩阵作为深度神经网络输入，同时训练Transformer编码器并引入非规则微动周期性重复次数作为损失函数项，并根据预先设置的损失函数训练周期性预测器和周期长度预测器，利用训练好的非规则微动周期估计模型实现助推器的非规则微动周期估计。采用本方法实现非规则微动目标的准确周期估计。
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公开(公告)号：CN118584441A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410659537.2
申请日：2024-05-27
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S7/41 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/09
摘要： 本申请涉及一种方位角缺失的HRRP目标识别方法、装置及设备。所述方法包括：根据目标方位角划分模块对训练数据集进行方位角划分，得到方位角信息；根据方位角信息对训练数据集进行正负样本划分，得到正负样本对数据；将正负样本对数据输入到编码网络中后将特征表示分为两条支路，其中一条支路输入到分类器中，得到分类结果，另外一条支路输入到映射网络中，得到映射表示；在损失函数模块中根据分类结果设置分类损失，利用正负样本数据和映射表示设置目标方位角监督对比损失；对目标识别模型进行训练，利用训练好的目标识别模型对待识别的姿态角缺失条件下HRRP进行识别。采用本方法能够提高了姿态角缺失条件下HRRP目标识别性能。
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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
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 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：CN118501824A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410763441.0
申请日：2024-06-13
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S7/38
摘要： 本申请涉及一种基于时间编码超表面脉内调制的一维距离像模拟方法。所述方法包括：根据目标点散射中心模型获得目标的脉冲响应；时间编码超表面按照设计的调制编码序列对入射雷达信号进行调制，得到调制回波信号；根据傅里叶变换和驻定相位原理对调制回波信号进行变换和逆变换后计算得到调制回波信号脉冲压缩结果，将调制回波信号脉冲压缩结果与目标的脉冲响应对应的脉冲压缩结果进行比较得到一维距离像模拟定理；在一维距离像模拟定理基础上利用遗传算法和模拟目标回波信号对应的脉冲响应设计最优调制编码序列，根据最优调制编码序列对入射雷达信号进行调制得到模拟的雷达目标一维距离像。采用本方法能够实现高效逼真欺骗。
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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
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 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
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/52 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
摘要： 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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