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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：CN116342795A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211633144.1
申请日：2022-12-19
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ISAR像序列的神经网络三维重构方法和装置。所述方法包括：通过基于ISAR序列图像将目标表示为空间位置坐标和观测方向的六位函数，并用多层感知器网络隐式表征，在没有目标三维结构的情况下，仅以二维ISAR像序列监督训练网络。通过构建空间中的所有点坐标，利用优化的网络求得目标的三维体素密度，进一步使用Marching Cube算法，将体素密度转化为目标的三维面元结构以实现三维结构的重构。采用本方法在无需进行特征提取和关联的情况下，最终能够为复杂的空间目标生成更完整、更准确的面元结构信息。
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公开(公告)号：CN114140325A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111464674.3
申请日：2021-12-02
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明属于雷达成像领域，具体涉及一种基于C‑ADMMN的结构化稀疏孔径ISAR成像方法，包括以下步骤：S1对稀疏孔径ISAR回波信号进行建模；S2构建C‑ADMMN前向传播模型；S3利用C‑ADMMN求解结构化稀疏孔径ISAR成像问题。本发明取得的有益效果为：通过本发明可实现目标结构化稀疏孔径ISAR成像，在稀疏孔径条件下，可快速获得目标结构完整的高分辨率ISAR图像，能较好地反映ISAR图像散射点分布特性，能更清晰地获取目标结构信息。同时，本发明不依赖人工参数设置即可获取较好的成像效果。对于稀疏孔径条件下的目标雷达成像、特征提取与目标识别有重要的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN108469613B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201810246524.7
申请日：2018-03-23
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明涉及逆合成孔径雷达成像信号处理技术，尤其涉及一种空间目标ISAR序列成像数据快速自动选取方法。本发明根据空间目标高分辨ISAR成像的特点，确定了成像宽带回波选取的两个原则：径向和方位向分辨率匹配原则和冗余数据控制原则。根据这两个原则，设计了基于回波自动选取的空间目标序列ISAR成像流程。通过本发明，在空间目标高分辨ISAR序列成像的过程中，实现了成像数据的快速自动选取，可以高效率地得到目标聚焦良好的单帧高分辨ISAR图像，增强图像的可视性，同时有效保持空间目标在序列成像结果中姿态的均匀平稳变化，对提高目标识别效果起到促进作用，具有重要工程应用价值。
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公开(公告)号：CN118393497A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410824591.8
申请日：2024-06-25
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S13/89 , G01S13/72 , G01S7/41 , G06F18/23213 , G06F123/02
摘要： 本申请涉及一种雷达多目标分离检测方法、装置、设备和存储介质，通过对集群目标进行观测得到的雷达回波数据进行处理将其转化为一维距离像数据矩阵，接着对一维距离像数据矩阵采用恒虚警率检测方法进行处理，得到由数值0和1组成的检测结果矩阵，在该检测结果矩阵中，根据每一列向量中数值为1的点构建对应的点集合，在各点集合中，通过设置类别数量进行聚类操作后，判断当前设置的聚类数量是否可以使得对应点集合中各点与所属类别中心位置之间的最大距离满足预设要求，若满足则当前设置聚类数量为对应列向量目标数量，最后根据相邻列向量的目标数量变化进行目标分离检测。采用本方法可以实现对集群目标进行分离检测。
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公开(公告)号：CN117933404B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410344628.7
申请日：2024-03-25
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独立同分布与多伯努利分布的多目标跟踪方法和装置。所述方法继承了基于独立同分布和多伯努利分布的随机有限集滤波器各自的优势，在滤波过程中保持目标的多伯努利分布，从而可以很方便地进行航迹维持和目标状态提取；在更新过程中利用独立同分布假设来高效计算量测与目标之间的关联边缘概率，从而避免了复杂的数据关联过程，极大地提高了算法效率，并获得了稳定准确的目标状态和目标数估计。
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公开(公告)号：CN116774221A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310866451.2
申请日：2023-07-14
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本申请涉及一种基于元学习的多目标ISAR稀疏孔径成像方法及装置，通过利用训练好的元学习器对PLFA‑CV‑ADMMN网络进行训练，其中，在对元学习器进行每一次训练时，都对PLFA‑CV‑ADMMN网络的参数进行多次迭代更新，再采用参数更新后的PLFA‑CV‑ADMMN网络根据输入的训练数据计算其损失函数，并根据该损失函数对元学习器的参数进行更新。这样使得训练好的PLFA‑CV‑ADMMN网络具备对已知目标和未知目标的稀疏孔径数据进行高分辨成像的能力，减小基于深度学习的稀疏孔径ISAR成像方法对训练数据的依赖性。
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公开(公告)号：CN116338688A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310197776.6
申请日：2023-03-03
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本申请涉及一种稀疏孔径进动目标ISAR成像方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：利用时频变换和张量特征模型对进动目标一维距离像进行充分约束，得到进动目标三维ISAR图像序列。采用张量矩阵核范数充分挖掘了图像帧与帧之间的相关性以及单帧图像的空间结构信息，采用l1范数来约束张量的稀疏特性。采用本方法可以在稀疏孔径下批量产生进动目标ISAR图像，并且提升进动目标的ISAR图像质量。
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公开(公告)号：CN112946644B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110122526.7
申请日：2021-01-28
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明属于雷达成像领域，具体涉及一种基于最小化卷积加权l1范数的稀疏孔径ISAR成像方法，包括以下步骤：S1对平动补偿后目标稀疏孔径一维距离像序列建模；S2稀疏孔径ISAR成像建模；S3计算第k+1次迭代所得目标ISAR图像X(k+1)；S4计算第k+1次迭代所得辅助变量矩阵Z(k+1)；S5交替迭代更新，直至收敛。本发明取得的有益效果为：通过本发明可从目标稀疏孔径一维距离像中重构目标ISAR图像，由于在重构图像过程中充分利用了目标结构化先验，所得ISAR图像质量优于传统基于压缩感知的稀疏孔径ISAR成像方法，并且运算效率高，适用于实时ISAR成像系统，具有重要工程应用价值。
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公开(公告)号：CN112906743B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110069747.2
申请日：2021-01-19
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明属于雷达跟踪领域，目的在于提供一种快速多传感器集势概率假设密度滤波方法，并使用高斯混合技术进行实现。该方法通过构建简化处理后的权重矩阵和代价矩阵，减少了后续量测分组中可能的分组数，避免了分组过程中可能出现的重复问题，极大地提高了算法效率，同时也提升了跟踪性能，获得较传统方法更加稳定准确的目标状态和目标数估计，具有很好的工程应用前景。
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