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公开(公告)号：CN118131238B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410554121.4
申请日：2024-05-07
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于PFA改进的ISAR成像算法的图像横向定标方法，包括：对获取的ISAR数据进行脉冲压缩得到距离包络；对距离包络进行平动补偿；将当前距离包络从距离慢时间域变换到频域慢时间域；基于数据抽取技术的PFA估计EVR，并取最后一次迭代的成像结果作为最终ISAR成像结果；基于最终的ISAR成像结果表征的EVR最优估计值，利用预设算法完成ISAR图像的横向距离定标得到距离横向距离图像。本发明基于PFA进行算法设计，简化了成像流程，提高了横向距离的定标的精度。
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公开(公告)号：CN115327544B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211250172.5
申请日：2022-10-13
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督学习的少样本空间目标ISAR散焦补偿方法，属于雷达信号处理与雷达目标探测技术领域。首先获取不区分散焦和未散焦的雷达回波和ISAR雷达图像数据；针对雷达回波通过聚类算法分类，并根据图像熵区分雷达回波是否散焦；根据ISAR雷达图像数据的目标成像方位倾角，构建第一样本数据，对散焦补偿网络进行自监督训练；补偿时，获取所需补偿卫星类型的雷达回波，构建第二样本数据，对预训练模型进行有监督训练，获得训练好的散焦补偿网络，对所述卫星类型的雷达回波的散焦补偿。本发明解决了针对空间目标雷达回波数据获取困难、较少的数据量与较高的标注成本阻碍散焦补偿效果提升的问题。
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公开(公告)号：CN109444831A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811034422.5
申请日：2018-09-06
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明提供的一种基于迁移学习的雷达干扰决策方法，通过构造雷达参数先验知识库与未知威胁数据集的低维隐藏空间，从隐藏空间提取训练样本，由支持向量机训练，实现对未知威胁数据集的干扰决策，有效提高智能对抗系统干扰决策正确率。
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公开(公告)号：CN118941886A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410924456.0
申请日：2024-07-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/54
Abstract: 本发明提出了基于自支持散射特征编码的少样本ISAR目标识别方法，包括：对目标ISAR像进行预处理；将当前ISAR像划分为训练数据集与测试数据集，并构建基于卷积神经网络的特征嵌入网络，用于生成高维查询特征与支持特征；将训练数据集分为查询样本与支持样本，并输入特征嵌入网络，获取对应高维特征张量，利用高维特征张量，基于散射纹理相似性的处理方式，生成高维散射特征，用于确定目标部件分割结果；在自支持与交互损失的监督下，进行迭代训练；迭代训练完成后，得到部件分割算法的模型权重；加载模型权重，利用测试数据集得到少样本ISAR目标部件识别结果。本发明在准确识别部件的同时，分割结果有助于分析目标姿态与运行状态。
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公开(公告)号：CN118504313A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410537325.7
申请日：2024-04-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于PO和STL目标模型的ISAR仿真图像生成方法，包括：读取目标模型的STL格式文件；利用基于中点的三角网格细分方法对面片进行细分得到满足PO方法的三角面元及其法向量；获取配置的雷达信息、视线和频点；依次判断在当前雷达视线中，面片集中的面元是否处于光照区；确定所有处于光照区的后向散射场；并矢量相加；汇总得到所有雷达视线和频点下的后向散射场，构成后向散射场数据矩阵；确定对应的ISAR仿真图像。本发明可用于将STL模型的三角面元划分到满足要求的波长量级；并且，通过PO算法计算雷达散射截面积参数、采用基于面元法向的遮挡判断方法进行遮挡判断的方式，提高ISAR图像仿真的计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116755092A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311034622.1
申请日：2023-08-17
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于复数域长短期记忆网络的雷达成像平动补偿方法，设计了用于雷达成像平动补偿的复数域长短期记忆网络CDACNet，并结合CDACNet的时序性以及强大的特征提取、强大的时序关联性与参数优化能力，提取雷达回波慢时间维的时序信息，并基于复数数据能够兼顾包络和相位的信息特点，将复数整体作为CDACNet的输入进行特征提取，然后利用迭代运算与梯度更新自适应进行平动补偿，得到兼顾包络和相位补偿的平动补偿后的雷达复数信号，最后利用传统成像方法对平动补偿后的雷达复数信号进行成像；实验结果表明，CDACNet时序特征提取能力较强，可实现雷达信号时序特征提取和恢复，较好的保留雷达特征，针对机载、星载ISAR成像，机载、星载SAR成像都具有一定的适用性。
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公开(公告)号：CN116400317B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310671849.0
申请日：2023-06-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本发明属于雷达信号处理与空间目标探测技术领域，具体涉及一种基于图卷积的散射拓扑特征构建与空间目标识别方法，旨在解决少样本条件下，ISAR空间目标识别方法鲁棒性较差、特征利用率有待提升的问题。本发明方法包括：基于待识别的ISAR目标图像，提取空间目标的散射点；以各散射点为顶点，结合所有散射点的空间位置关系按照最大‑最小角准则进行三角剖分；三角剖分后，以三角形的边作为散射点间的连接关系，并以各散射点为节点，构建拓扑图数据；将拓扑图数据输入预构建的基于图卷积的空间目标识别网络中，输出空间目标识别结果。本发明有效利用空间目标散射拓扑特性，在保证识别准确率的同时，进一步提升了空间目标识别的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109444831B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN201811034422.5
申请日：2018-09-06
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明提供的一种基于迁移学习的雷达干扰决策方法，通过构造雷达参数先验知识库与未知威胁数据集的低维隐藏空间，从隐藏空间提取训练样本，由支持向量机训练，实现对未知威胁数据集的干扰决策，有效提高智能对抗系统干扰决策正确率。
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公开(公告)号：CN114487985A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210117868.4
申请日：2022-02-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差‑和信号的波束锐化方法及系统，涉及信号处理技术领域，包括：估计目标阵列天线接收的K个入射信号的初始波达方向；基于数字波束形成技术和K个入射信号的初始波达方向分别生成K个和波束和K个差波束，进而得到K个和信号和K个差信号；基于数字信号处理技术以及每个入射信号对应的和信号、差信号、初始波达方向，采用迭代算法，确定K个所述入射信号的最终波达方向，进而生成K个锐化波束，从而实现对主瓣内多个回波信号的分辨、接收、测量，在不可分辨目标跟踪、超分辨成像、主瓣抗干扰等方面具有重要应用价值。
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公开(公告)号：CN119126045A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410614395.8
申请日：2024-05-17
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本公开提供了一种基于复数域脉冲神经网络的雷达信号处理系统，该系统是由多个层单元组成的复数域脉冲神经网络；每个层单元的结构均为复数域脉冲神经网络层叠加一层LIF神经元。所述复数域脉冲神经网络层基于脉冲神经网络构建，复数域脉冲神经网络层的输入信号和脉冲神经网络的权值均复数形式，将脉冲神经网络正向传播计算时所述输入信号与复数权值相乘计算转化为：将输入信号实部和虚部拆分后，分别与复数权值的实部和虚部相乘，然后再通过加减运算组成新的实部和虚部，新的实部和虚部合成复数输出。使用本发明能够提升复数域雷达信号的特征识别精度。
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