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公开(公告)号：CN106405536B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201610771074.4
申请日：2016-08-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于MIMO雷达技术领域，具体提供一种MIMO雷达多目标跟踪资源管理方法；首先将可控参数组合进行遍历，判断其是否能满足检测概率与波束指向的约束，从而形成MIMO雷达控制向量可行集；接下来在可行集中每个控制向量下，计算目标的预测跟踪误差协方差与期望协方差之间的偏差代价与能量资源消耗代价；综合两种代价，依据综合代价最小的准则获得最优雷达控制向量。在多目标环境下，本发明可以充分发挥MIMO雷达利用单个波束照射多个目标的优势，增加对各目标的采样次数，有效提高雷达的时间资源利用率并减小目标的实际跟踪误差协方差与期望协方差之间的偏差，并且该方法能够通过调整期望的跟踪误差协方差来控制方法的跟踪精度。
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公开(公告)号：CN105182317B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201510512693.7
申请日：2015-08-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于通信雷达技术领域，特别涉及基于新体制MIMO雷达搜索模式下的资源管理方法。本发明通过对影响MIMO雷达搜索性能的各个参数进行分析，提出了一种基于集中式MIMO雷达搜索模式下的资源管理方法，即选取子阵划分个数、搜索帧周期、信号占空比和波束驻留时间作为可控参数，在满足雷达搜索性能要求的前提下，最小化雷达资源消耗量。其中雷达搜索性能不仅考虑了目标径向的累积检测概率，并首次考虑了目标切向的累积检测概率。最后采用遗传算法求解上述优化问题，得到具体场景中搜索参数配置结果。
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公开(公告)号：CN105158756B
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201510535309.5
申请日：2015-08-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明提供了一种集中式MIMO雷达射频隐身时多目标跟踪波束指向方法，属于通信雷达技术领域。假设截获接收机在其位置不确定区域内服从均匀分布，以截获接收机处接收到的雷达信号的平均信噪比最小化为目标建立目标函数，并将目标的位置建模为随机量，保证所有目标的回波信噪比均大于预设值的概率不小于某个值。通过本发明优化模型优化得到的参数，可以在保证雷达回波信噪比性能的情况下，使截获接收机处的雷达信号的平均信噪比最小化，从而尽可能地降低雷达被截获接收机检测到的概率。
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公开(公告)号：CN105510882A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510848159.3
申请日：2015-11-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/02
Abstract: 一种基于目标机动参数估计的快速自适应采样周期跟踪方法，属于相控阵雷达技术领域。本发明首先建立目标机动参数离线库，通过将模型概率空间离散化，估计出所有可行模型概率组合下的目标机动参数，并将其保存至离线库；在对目标进行实时跟踪时，只需在机动参数离线库中查找与当前时刻模型概率匹配的机动参数，再按照公式法自适应地确定采样周期。本发明可同时对目标的机动频率与加速度方差进行估计，且具有计算速度快、系统计算资源消耗量小的优点，在算法复杂度和跟踪精度上得到了较好的平衡。
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公开(公告)号：CN105510882B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510848159.3
申请日：2015-11-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 一种基于目标机动参数估计的快速自适应采样周期跟踪方法，属于相控阵雷达技术领域。本发明首先建立目标机动参数离线库，通过将模型概率空间离散化，估计出所有可行模型概率组合下的目标机动参数，并将其保存至离线库；在对目标进行实时跟踪时，只需在机动参数离线库中查找与当前时刻模型概率匹配的机动参数，再按照公式法自适应地确定采样周期。本发明可同时对目标的机动频率与加速度方差进行估计，且具有计算速度快、系统计算资源消耗量小的优点，在算法复杂度和跟踪精度上得到了较好的平衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106405536A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610771074.4
申请日：2016-08-30
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G01S13/66 , G01S13/726
Abstract: 本发明属于MIMO雷达技术领域，具体提供一种MIMO雷达多目标跟踪资源管理方法；首先将可控参数组合进行遍历，判断其是否能满足检测概率与波束指向的约束，从而形成MIMO雷达控制向量可行集；接下来在可行集中每个控制向量下，计算目标的预测跟踪误差协方差与期望协方差之间的偏差代价与能量资源消耗代价；综合两种代价，依据综合代价最小的准则获得最优雷达控制向量。在多目标环境下，本发明可以充分发挥MIMO雷达利用单个波束照射多个目标的优势，增加对各目标的采样次数，有效提高雷达的时间资源利用率并减小目标的实际跟踪误差协方差与期望协方差之间的偏差，并且该方法能够通过调整期望的跟踪误差协方差来控制方法的跟踪精度。
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公开(公告)号：CN105069272A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510314298.8
申请日：2015-06-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种基于目标存在概率斜率的EPF-TBD方法，目标的存在概率之后，进行存在判决时：初始时刻，将当前时刻的目标的存在概率与门限值比较判断，当前时刻的目标的存在概率大于门限值则表示当前时刻的目标的存在判决为目标存在，否则表示当前时刻的目标的存在判决为目标不存在；初始时刻之外的其它时刻，判断当前时刻的目标的存在概率与上一时刻的目标的存在概率的变化量是否大于阈值，如是，则当前时刻的目标的存在判决与上一时刻的目标的存在判决结果不同，否则当前时刻的目标的存在判决与上一时刻的目标的存在判决结果相同。本发明较现有的EPF-TBD方法，本发明能有效缓解漏检和虚警问题，检测性能更优。
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公开(公告)号：CN118397333A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410371442.0
申请日：2024-03-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/94
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的便携式手持烧伤识别系统，包括便携式手持终端和云端数据库，便携式手持终端包括图像采集模块、烧伤识别装置和人机交互模块，烧伤识别装置包括图像预处理模块、图像分割模块和图像识别模块，其中，图像预处理模块对获取的图像进行增强；图像分割模块用于构建基于编码器和解码器的架构，通过获取增强后的图像得到1维与原图像大小相同的图像，将得到的图像的像素值作为该像素点是否为前景的概率，生成每个像素点的掩码，基于掩码和原图像，得到分割后判定为烧伤部分的图像；图像识别模块对烧伤部分的图像，利用至少两个深度学习网络提取特征，再融入融合网络，得到分类预测结果。
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公开(公告)号：CN106021697B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201610325318.6
申请日：2016-05-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于相控阵雷达技术领域，具体提供一种快速相控阵雷达时间‑能量资源联合管理方法，用以克服现有基于误差协方差的相控阵雷达时间‑能量资源管理方法计算量大、运算数度慢、系统计算资源消耗大的缺陷。本发明首先建立目标机动参数离线库，在此基础上，基于对目标机动参数进行实时估计，同时对雷达波形库中的每种波形的量测位置误差方差与跟踪精度进行预测，然后根据公式法快速计算得到每个波形对应的采样周期，最后从所有波形中选择最节省雷达资源的波形；有效避免计算所有参数组合的误差协方差矩阵；从而大大降低计算量，显著提高计算速度，有效节省雷达计算资源；并且该方法能够通过调整期望的位置误差方差来控制算法的跟踪精度。
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公开(公告)号：CN105069272B
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201510314298.8
申请日：2015-06-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种基于目标存在概率斜率的EPF‑TBD方法，目标的存在概率之后，进行存在判决时：初始时刻，将当前时刻的目标的存在概率与门限值比较判断，当前时刻的目标的存在概率大于门限值则表示当前时刻的目标的存在判决为目标存在，否则表示当前时刻的目标的存在判决为目标不存在；初始时刻之外的其它时刻，判断判断当前时刻的目标的存在概率与上一时刻的目标的存在概率的变化量是否大于阈值，如是，则当前时刻的目标的存在判决与上一时刻的目标的存在判决结果不同，否则当前时刻的目标的存在判决与上一时刻的目标的存在判决结果相同。本发明较现有的EPF‑TBD方法，本发明能有效缓解漏检和虚警问题，检测性能更优。
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