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公开(公告)号：CN117826094A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410019730.X
申请日：2024-01-05
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及目标特性研究技术领域，特别涉及一种基于散射中心模型的近场频谱特征获取方法及装置，其中方法包括：确定可探测时刻的天线参数、天线方向图、弹目相对速度和目标位姿；根据天线参数和目标位姿，确定可探测时刻天线照射到的目标区域；确定目标区域内的所有散射中心，并获取对应的散射中心数据；根据弹目相对速度、目标位姿以及对应的散射中心数据，分别计算目标区域内各散射中心的多普勒频率；根据天线参数，分别计算目标区域内各散射中心相对天线中心指向的偏角；分别根据天线方向图、散射中心强度及散射中心相对天线中心指向的偏角，计算目标区域内各散射中心的回波幅度。本发明能够快速计算出目标的近场频谱特征。
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公开(公告)号：CN112748412B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202011536793.0
申请日：2020-12-23
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种基于双正交匹配追踪的散射中心参数反演方法及计算机可读存储介质，该方法包括：划分散射中心模型位置参数网格；GTD模型稀疏表征；设置双正交匹配追踪门限；初始化参数；更新迭代次数；稀疏基正交化；稀疏基归一化；计算元素索引；更新索引矩阵和支撑集矩阵；估计稀疏系数向量；更新残差向量；判断是否满足收敛条件；输出索引矩阵和稀疏系数向量。本发明提供的方法可准确估计相邻散射中心的GTD模型参数，可应用于目标基本结构反演与自动目标识别。
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公开(公告)号：CN112748412A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011536793.0
申请日：2020-12-23
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种基于双正交匹配追踪的散射中心参数反演方法及计算机可读存储介质，该方法包括：划分散射中心模型位置参数网格；GTD模型稀疏表征；设置双正交匹配追踪门限；初始化参数；更新迭代次数；稀疏基正交化；稀疏基归一化；计算元素索引；更新索引矩阵和支撑集矩阵；估计稀疏系数向量；更新残差向量；判断是否满足收敛条件；输出索引矩阵和稀疏系数向量。本发明提供的方法可准确估计相邻散射中心的GTD模型参数，可应用于目标基本结构反演与自动目标识别。
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公开(公告)号：CN119670858A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411729205.3
申请日：2024-11-28
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06N5/02 , G06F18/243 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种面向电磁散射领域的层次化知识表达方法及装置，属于人工智能技术领域。方法包括：根据电磁散射特性对获取到的实际数据进行分类，得到电磁散射特性分类树；对电磁散射特性分类树进行抽象分析，得到包含模型元素的领域知识框架；根据目标识别逻辑对领域知识框架进行扩充，建立用于动态表征电磁领域数据的层次化知识表达模型。本发明能够实现电磁散射领域知识层次化表达，并提高对动态目标识别的精度和有效性。
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公开(公告)号：CN119001250A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411185892.7
申请日：2024-08-27
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种目标近场散射电场的确定方法、装置、电子设备及介质。方法包括：基于探测天线与目标交会的姿态，计算探测天线的照射区域以及照射区域内的散射中心数据；所述散射中心数据包括散射中心的个数、每个散射中心的位置和散射强度；基于探测天线和每个散射中心的位置，计算每个散射中心与探测天线波束中心指向的夹角；基于每个散射中心的散射强度、散射中心与探测天线波束中心指向的夹角以及天线方向图，计算目标的近场散射电场。本申请，可以快速计算出目标的近场电磁特性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117495747A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311505525.6
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06T5/90 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，特别涉及一种非合作目标的介质图像的生成方法、装置、设备及介质。方法包括：获取非合作目标的无介质图像；利用GTD模型生成无介质图像金属材质光滑表面的若干个三维散射中心；其中，无介质图像的目标表面无介质涂层；将无介质图像的三维散射中心输入至预先训练好的模型中，以对每一个三维散射中心的散射幅度系数进行调整，得到非合作目标的介质图像。本方案通过充分利用已知合作目标的先验信息对神经网络进行训练，能够较为准确地根据无介质图像生成介质图像，相较于传统方法生成的非合作目标的无介质图像，本方案可以有效提高非合作目标介质图像的准确性。
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公开(公告)号：CN117274649A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311214915.8
申请日：2023-09-19
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V20/60
Abstract: 本发明提供了一种雷达目标聚类识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取多个样本对，每一个样本对包括目标高分辨一维距离像HRRP和对应的深层降维特征；将每一个样本对中的深层降维特征输入至流形映射中，得到流形映射特征，并对所述流形映射特征进行聚类，得到目标聚类结果；获取待分类雷达目标HRRP的目标深层降维特征，并将所述目标深层降维特征输入至所述流形映射中，得到目标流形映射特征；根据所述目标聚类结果对所述目标流形映射特征进行聚类，以确定所述雷达目标HRRP的聚类标签。本方案，能够提高雷达目标聚类识别结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114417231A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111461268.1
申请日：2021-12-03
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于特征模的单站RCS计算方法和装置，该方法的一个具体实施方式包括：读入待计算目标的信息，根据待计算目标的信息建立待计算目标的矩量法方程和特征方程；基于所述特征方程获取多个最小的特征值，将所述多个最小的特征值对应的特征模式向量形成一组全域基，并使用形成的全域基表示待计算目标的表面电流参数；将使用所述全域基表示的待计算目标的表面电流参数输入所述矩量法方程，并对所述矩量法方程中的阻抗矩阵进行降阶处理；求解经过所述降阶处理的所述矩量法方程以获得待计算目标的表面电流数据，依据获得的表面电流数据确定待计算目标的单站RCS。该实施方式能够快速、准确地计算电大目标单站RCS。
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公开(公告)号：CN114924271A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210740119.7
申请日：2022-06-28
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明实施例涉及图像处理技术领域，特别涉及一种空间目标识别模型的构建方法、识别方法、装置及设备。其中，方法包括：取若干个训练样本；所述训练样本为含有目标类型标签的空间目标ISAR图像；利用若干个训练样本对识别神经网络进行空间目标的特征提取与训练，以构建得到空间目标识别模型；所述识别神经网络包括多个稀疏自编码网络模块。本发明提供的技术方案可以解决目前还未有基于无监督学习稀疏自编码器网络的空间目标ISAR图像识别方法的问题，可以对空间目标ISAR图像进行高效地数据压缩和分类识别。
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公开(公告)号：CN114265033B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111571220.6
申请日：2021-12-21
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种微粗糙目标的散射中心参数反演方法及装置，用于解决现有参数化模型无法准确表征微粗糙目标的电磁散射特性及反演特征参数的问题。一具体实施方式包括：微粗糙表面目标GTD模型的解析形式构建；基于微粗糙表面GTD模型构建稀疏表达式；设置双正交匹配追踪门限；初始化参数；更新迭代次数；稀疏基正交化；稀疏基归一化；计算元素索引；更新索引矩阵和支撑集矩阵；估计稀疏系数向量；更新残差向量；判断是否满足收敛条件；输出索引矩阵和稀疏系数向量。本发明能够准确估计微粗糙目标的散射中心的GTD模型参数及粗糙度参数，适用于微粗糙目标特征提取，还可以应用于微粗糙目标的基本结构反演与自动识别。
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