公开(公告)号：CN115236623B

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202210792671.0

申请日：2022-07-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 卢志忠 ,  毛勇峰 ,  文保天 ,  张润博 ,  亓冠文 ,  刘凯伦 ,  范瑶瑶

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/89 ,  G01S13/937

Abstract: 本发明公开了一种航海雷达目标检测方法，在离线雷达数据中选取雷达回波数据样本，选取雷达回波特征参数并进行特征融合，得到融合回波特征参数和样本训练集，计算融合回波特征参数值并输入到RBF神经网络中进行训练，得到RBF分类器；获取回波待测数据，按照选取的回波特征参数计算得到回波待测数据的回波特征值；将回波特征参数进行特征融合，得到特征矩阵；将特征矩阵输入到RBF分类器模型中，最终得到输出y值；判断所述扫描线有无目标：将输出y值与期望输出值进行比较，若y大于期望输出值，则存在目标；否则，不存在目标。本发明解决了目标检测中数据高维计算量大的问题，不仅可以快速进行目标检测，还可以提高目标检测的准确率。

公开(公告)号：CN115561726A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202210791802.3

申请日：2022-07-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 卢志忠 ,  毛勇峰 ,  文保天 ,  范瑶瑶 ,  张润博 ,  亓冠文 ,  刘凯伦

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/89 ,  G01S13/937

Abstract: 本发明公开了一种航海雷达目标快速检测方法，在离线雷达数据中选取单一扫描线上的雷达回波数据样本，包括含有目标雷达回波样本和不含目标的纯海杂波雷达回波样本；选取特征参数，将样本的回波特征值输入RBF神经网络进行训练，得到训练后的RBF神经网络分类器模型；获取雷达图像中某单一扫描线上的回波待测数据，按照特征参数计算得到回波待测数据回波特征值，得到输入特征矩阵；将输入特征矩阵输入训练后的RBF神经网络分类器模型中，得到决策函数值y；将y和分类器阈值进行比较，判断扫描线上是否存在目标：若y大于阈值，则存在目标；若y小于阈值，则不存在目标。本发明能够减少检测时间，提升目标检测效率和目标检测精度。

公开(公告)号：CN115236623A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210792671.0

申请日：2022-07-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 卢志忠 ,  毛勇峰 ,  文保天 ,  张润博 ,  亓冠文 ,  刘凯伦 ,  范瑶瑶

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/89 ,  G01S13/937

Abstract: 本发明公开了一种航海雷达目标检测方法，在离线雷达数据中选取雷达回波数据样本，选取雷达回波特征参数并进行特征融合，得到融合回波特征参数和样本训练集，计算融合回波特征参数值并输入到RBF神经网络中进行训练，得到RBF分类器；获取回波待测数据，按照选取的回波特征参数计算得到回波待测数据的回波特征值；将回波特征参数进行特征融合，得到特征矩阵；将特征矩阵输入到RBF分类器模型中，最终得到输出y值；判断所述扫描线有无目标：将输出y值与期望输出值进行比较，若y大于期望输出值，则存在目标；否则，不存在目标。本发明解决了目标检测中数据高维计算量大的问题，不仅可以快速进行目标检测，还可以提高目标检测的准确率。