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公开(公告)号：CN114066728B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111128705.8
申请日：2021-09-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T3/4053
Abstract: 本发明提供一种高光谱遥感数据图像的重构增强方法及装置，包括：对原始高光谱遥感数据预处理；构建CVAE‑GAN模型，将处理后的原始高光谱遥感数据用于CVAE‑GAN模型训练，训练完成后使用该模型进行数据扩充；对扩充后的高光谱遥感数据应用数据压缩算法，进行压缩重构处理，得到原始高光谱遥感数据对应的重构数据；构建Hyper‑SR模型，使用重构前后的图像数据训练，实现对重构图像的高质量增强。本发明方法适用于对压缩重构后失真的高光谱遥感数据进行高质量增强，能够在数据压缩的同时尽可能的保留原有的数据信息，有效提升压缩数据解码后的图像质量，本发明可以根据原始高光谱遥感数据，生成与原始数据同分布的扩充数据集，适用于缺少数据或者缺少某类的数据的情况。
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公开(公告)号：CN114814741A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210605946.5
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种基于优先级重要采样融合的DQN雷达干扰决策方法及装置，该方法包括：雷达对抗建模，构建雷达对抗环境；将对抗样本存入动态记忆库；使用优先记忆回放来抽取DQN网络训练样本；使用重要性权重因子修正优先记忆回放导致的样本分布误差并更新网络参数；实现雷达干扰决策。本发明适用于雷达电子战中认知干扰决策，能够对雷达对抗建模，对雷达不同工作模式设定威胁等级，作为干扰效能评估的依据，使用基于优先级重要采样融合的DQN雷达干扰决策方法得到干扰决策。
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公开(公告)号：CN114066728A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111128705.8
申请日：2021-09-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明提供一种高光谱遥感数据图像的重构增强方法及装置，包括：对原始高光谱遥感数据预处理；构建CVAE‑GAN模型，将处理后的原始高光谱遥感数据用于CVAE‑GAN模型训练，训练完成后使用该模型进行数据扩充；对扩充后的高光谱遥感数据应用数据压缩算法，进行压缩重构处理，得到原始高光谱遥感数据对应的重构数据；构建Hyper‑SR模型，使用重构前后的图像数据训练，实现对重构图像的高质量增强。本发明方法适用于对压缩重构后失真的高光谱遥感数据进行高质量增强，能够在数据压缩的同时尽可能的保留原有的数据信息，有效提升压缩数据解码后的图像质量，本发明可以根据原始高光谱遥感数据，生成与原始数据同分布的扩充数据集，适用于缺少数据或者缺少某类的数据的情况。
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公开(公告)号：CN114814741B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210605946.5
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种基于优先级重要采样融合的DQN雷达干扰决策方法及装置，该方法包括：雷达对抗建模，构建雷达对抗环境；将对抗样本存入动态记忆库；使用优先记忆回放来抽取DQN网络训练样本；使用重要性权重因子修正优先记忆回放导致的样本分布误差并更新网络参数；实现雷达干扰决策。本发明适用于雷达电子战中认知干扰决策，能够对雷达对抗建模，对雷达不同工作模式设定威胁等级，作为干扰效能评估的依据，使用基于优先级重要采样融合的DQN雷达干扰决策方法得到干扰决策。
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