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公开(公告)号：CN118799676A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410861300.2
申请日：2024-06-28
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种数字域红外视觉图案生成方法、装置、设备和存储器，该方法包括：采用建立的基于预定任务图像数据集对预训练视觉目标检测模型进行微调；对图像样本进行FFT、滤波、IFFT处理，并去除物体边缘标签之外的特征，根据将预处理结果输入到多个视觉目标检测模型中得到的分割、识别结果和样本的信息熵值，对图像样本进行综合评估，筛选出候选视觉样本；根据预设二值阈值对候选视觉样本进行二值化处理，选出更好的数字域红外视觉图案。采用本方法生成的数字域视觉样本在AI视觉模型中有较高检出率，可提高视觉识别的鲁棒性；由于相关特征被高度压缩、简化并增强，物体特征复杂程度显著降低，使其更容易在物理域被复制和实现。
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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：CN117557830A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311327750.5
申请日：2023-10-13
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种小样本图像分类方法、终端设备及存储介质，在不访问源域的情况下有效解决CDFSL。该方法不是直接利用源数据，而是利用源域的预训练模型和有限数量的监督目标数据来探索目标任务微调阶段的适应策略。本发明为SFCDFSL引入了转导知识适应框架，包括信息最大化和邻域对对比学习。IM被提出将目标域样本映射为个体确定性和整体多样性预测，有效地弥合源模型和目标样本之间的域差距。而NPC则提出通过结合样本特征和正/负集之间的对比约束来提高目标域上的少样本分类性能。在BSCD‑FSL基准上进行的实验评估证明了本发明提出的方法相对于依赖源域访问的现有方法的优越性。
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公开(公告)号：CN117289217B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311579487.9
申请日：2023-11-24
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G01S7/36
摘要： 本发明提出一种收发联合抗间歇采样转发干扰的方法及装置，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联合约束优化目标函数，将欧式空间上的联合约束优化问题转换为黎曼积流形空间上的无约束优化问题；求解无约束优化目标函数的欧式梯度，并将欧式梯度转化为黎曼梯度；基于黎曼梯度，对无约束优化目标函数在黎曼积流形对应切空间上进行梯度下降，并更新迭代点，直至收敛，输出当前的雷达发射波形及雷达接收端使用的非匹配滤波器。本发明提高了脉冲多普勒雷达抗间歇采样转发干扰性。
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公开(公告)号：CN117291062A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311580237.7
申请日：2023-11-24
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 为了进一步考虑模糊函数设计的自由度，提升距离多普勒维度的抗干扰性能，本发明提出一种基于收发联合设计的雷达互模糊函数赋形方法及装置，在雷达模糊函数赋形的背景下，首先以最大化输出信干噪比作为优化准则建立目标函数。随后，为了保证雷达非线性放大器工作在最大效率状态，避免输出波形的非线性失真，进一步对所设计的发射波形施加低峰均功率比约束条件，进而建立面向模糊函数赋形的非凸联合优化问题。最后，提出一种基于极大极小化框架的模型迭代求解方法，实现了发射波形与接收滤波器的迭代求解。通过发射波形与接收滤波器的迭代更新，实现了更优的抗干扰性能。
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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：CN115511713A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211255376.8
申请日：2022-10-13
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学习辅助的ISAR图像超分辨方法、装置和计算机设备。所述方法包括：通过根据高分辨图像大小以及退化模糊核大小采用随机噪声分别生成初始ISAR图像和退化模糊核，并将初始ISAR图像输入基于学习辅助的更新迭代计算框架构建ISAR图像超分辨网络中对其进行迭代直至输出的ISAR图像收敛，则得到高分辨ISAR图像，在此过程中根据每一次迭代输出的中间ISAR图像、低分辨ISAR图像以及退化模糊核进行计算得到的重构误差对ISAR图像超分辨网络进行更新，并且在对ISAR图像超分辨网络每次更新后，还根据重构误差以及模糊核辅助更新网络对退化模糊核进行更新。采用本方法能够具有良好的性能的同时，兼具了良好的可解释性和泛化性能。
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