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公开(公告)号：CN115421114A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110517499.3
申请日：2021-05-12
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于HRRP信号幅度统计特征的自然场景分类方法，属于雷达回波信号解译领域。本发明的自然场景分类方法包括以下步骤：步骤S1，获取不同自然场景的HRRP实测数据；步骤S2，对步骤S1中的HRRP实测数据采用经验ITM杂波仿真的仿真方法获取仿真数据；步骤S3，采用对数累积量参数估计法，对获取的仿真数据做幅度统计建模，获得模型参数；步骤S4，基于步骤S3的模型参数，构造训练及测试模型参数序列样本集，构建一维卷积神经网络用于训练；步骤S5，训练步骤S4的一维卷积神经网络，使得损失函数值趋于稳定并接近0；步骤S6，调取步骤S5中的训练完成的一维卷积神经网络，测试分类结果。最终实现自然场景的分类。
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公开(公告)号：CN112949395B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110125363.8
申请日：2021-01-29
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于广义相干散射子改进模型杂波仿真的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用广义相干散射子改进模型，表征自然环境杂波的统计分布；S2：建立广义相干散射子模型下的参数模型，用于表征多种经典统计分布；S3：在广义相干散射子改进模型下，构建底层相干散射子相关函数与SAR图像相关纹理的理论关系模型；S4：基于广义相干散射子改进模型，实现对自然环境的相关杂波仿真；S5：利用相关杂波仿真结果，进行目标检测，与现有技术相比，本发明具有用于复杂自然场景、检测结果准确等优点。
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公开(公告)号：CN112949395A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110125363.8
申请日：2021-01-29
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于广义相干散射子改进模型杂波仿真的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用广义相干散射子改进模型，表征自然环境杂波的统计分布；S2：建立广义相干散射子模型下的参数模型，用于表征多种经典统计分布；S3：在广义相干散射子改进模型下，构建底层相干散射子相关函数与SAR图像相关纹理的理论关系模型；S4：基于广义相干散射子改进模型，实现对自然环境的相关杂波仿真；S5：利用相关杂波仿真结果，进行目标检测，与现有技术相比，本发明具有用于复杂自然场景、检测结果准确等优点。
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