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公开(公告)号：CN119126027A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411189971.5
申请日：2024-08-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/36
Abstract: 本发明涉及一种联合形态学处理的时频域干扰抑制方法及装置，包括：对接收到的目标处的回波信号进行短时傅里叶变换，得到时频图；根据时频图得到初始干扰掩膜；通过膨胀运算对初始干扰掩膜进行处理，得到目标干扰掩膜；通过目标干扰掩膜对时频图进行处理，得到干扰抑制后的时频图。本发明通过对回波信号进行短时傅里叶变换得到其在时频图，并结合时频图得到干扰掩膜，使得时频图中低于目标回波能量的干扰边缘被有效抑制，实现高干扰抑制比，从而使雷达可以识别和探测到真实目标，通过膨胀运算提升干扰边缘的抑制能力，提升干扰抑能力，兼具高干扰抑制比与低信号损失。
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公开(公告)号：CN118671760A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410803376.X
申请日：2024-06-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供了一种无损回波的星载雷达高分宽幅时序设计方法，利用星载雷达参数绘制斑马图；在斑马图中条带之间的间隙选择场景回波限制区域，从而选择出重频范围；在重频范围内随机选择每组脉冲的重频组成重频序列，并依次判断相邻两组的重频所对应的距离模糊数是否一致，若不一致则根据重频从小到大选择和从大到小的两种情况，重新设计在组间重频序列的连接处的重频得到设计后的重频序列。本发明通过对重频序列的精细时序设计，得到不丢失回波的分组重频捷变序列，该序列仍采用非均匀欠采样的方式保证了高分宽幅成像要求，同时不产生收发时序的碰撞，保证了目标信息的完整。此外，设计也考虑规避掉了星下点回波的影响，保证了后续的成像质量。
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公开(公告)号：CN118229554B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410635243.6
申请日：2024-05-22
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06T5/50 , G06T5/60 , G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，涉及隐式Transformer高‑多光谱遥感融合方法，通过预编码模块、引导式特征融合和隐式Transformer模块协同以实现高光谱与多光谱遥感图像融合，在融合过程中充分利用图像的光谱和空间信息。其中，预编码模块通过并联的卷积层对高光谱遥感和多光谱遥感图像进行浅层编码，以提取图像的光谱和空间特征；引导式特征融合模块利用编码后的多光谱遥感图像引导高光谱遥感图像进行上采样，生成初步融合结果；隐式Transformer模块对初步融合结果进行整合，生成高质量融合图像。本发明融合方法还引入了生成对抗框架增强了融合图像谱表达能力，实现了高光谱与多光谱遥感图像的信息互补。
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公开(公告)号：CN118914989A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411011832.3
申请日：2024-07-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明涉及一种有源欺骗干扰方法及装置，包括：构建待掩护目标对应的干扰散射系数模板；根据SAR平台发射的信号获取在待掩护目标处产生的回波信号和待掩护目标处接收到的接收信号；根据干扰机和回波信号生成对消信号；根据接收信号和干扰散射系数模板生成欺骗模板信号；将对消信号和欺骗模板信号发射至SAR平台，以对SAR平台进行欺骗干扰。本发明通过干扰机构建与回波信号相关的对消信号以隐藏待掩护目标的主要特征，再构建与待掩护目标周围场景差异性低的干扰散射系数模板，利用接收信号和干扰散射系数模板生成欺骗模板信号，干扰SAR平台对待掩护目标的识别，达到掩护重要目标或区域的作用，具有较好的欺骗性和隐蔽性。
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公开(公告)号：CN115437406A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211130234.9
申请日：2022-09-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习算法的飞行器再入跟踪制导方法，用于解决现有技术中对系统模型依赖性较大和适应性及制导性能差的问题。其实现方案为建立半速度坐标系下飞行器再入连续最优控制问题；将飞行器再入连续最优控制问题转化为序列凸最优控制问题；将序列凸最优控制问题转化为序列二阶锥规划问题；对序列二阶锥规划问题进行求解，获取飞行器最优倾侧角；对最优倾侧角轨迹采样得到参考轨迹训练数据集；构建神经网络和奖励函数；利用训练数据集对神经网络进行离线训练，直到累计奖励收敛到最大值，得到制导网络；通过制导网络在线获取飞行器再入制导指令，实时跟踪目标高度。本发明适应性强，制导精度高，可用于火箭回收。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119515706A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510066205.8
申请日：2025-01-16
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于KAN的空频双域隐式引导采样遥感图像融合方法，包括训练样本构建，创建基于KAN的空频双域隐式引导采样网络，网络训练及将待融合图像输入至训练好的网络中，经过映射生成融合后的高空间分辨率和高光谱分辨率的融合图像。网络包括编码单元、空间隐式引导单元、频率隐式引导单元及解码单元，编码单元由并行的KAN构成将高光谱和多光谱遥感图像映射到深度潜在空间，空间隐式引导单元和频率隐式引导单元分别在空间和频域对HSI进行引导式隐式采样，解码单元对空频域采样特征进行融合并生成最终的融合图像。本发明为纯KAN驱动的架构，取代了以往对多层感知器的依赖，具有较好的轻量化程度。
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公开(公告)号：CN119511205A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411502586.1
申请日：2024-10-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种时频‑图像融合的距离联合方位向SAR有源干扰识别方法及装置，包括：将待识别雷达干扰回波数据输入训练完成的干扰识别网络；其中，待识别雷达干扰回波数据包括待识别干扰数据时频谱和待识别SAR干扰图像；干扰识别网络包括第一特征提取网络、第二特征提取网络、特征融合网络和分类网络；第一特征提取网络和第二特征提取网络并列连接至特征融合网络，特征融合网络连接至分类网络；得到待识别雷达干扰回波数据对应的干扰类型识别结果。本发明能够有效地提取并融合来自不同模态的特征以实现干扰识别，具有较高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN113031448B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202110314998.2
申请日：2021-03-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络的飞行器上升段轨迹优化方法，用于解决现有技术中存在的实时性和适应性较差的技术问题，包括以下步骤：步骤一：建立发射惯性系下飞行器上升段连续最优控制问题；步骤二：获取发射惯性坐标系下飞行器真空飞行段的连续两点边值问题；步骤三：获取飞行器的标称参数和非标称参数；步骤四：对发射惯性坐标系下飞行器上升段连续最优控制问题进行离线求解；步骤五：对发射惯性坐标系下飞行器真空飞行段的连续两点边值问题进行离线求解；步骤六：构建神经网络并对其进行离线训练；步骤七、在线获取飞行器上升段的轨迹优化结果。
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公开(公告)号：CN119515706B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510066205.8
申请日：2025-01-16
Applicant: 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于KAN的空频双域隐式引导采样遥感图像融合方法，包括训练样本构建，创建基于KAN的空频双域隐式引导采样网络，网络训练及将待融合图像输入至训练好的网络中，经过映射生成融合后的高空间分辨率和高光谱分辨率的融合图像。网络包括编码单元、空间隐式引导单元、频率隐式引导单元及解码单元，编码单元由并行的KAN构成将高光谱和多光谱遥感图像映射到深度潜在空间，空间隐式引导单元和频率隐式引导单元分别在空间和频域对HSI进行引导式隐式采样，解码单元对空频域采样特征进行融合并生成最终的融合图像。本发明为纯KAN驱动的架构，取代了以往对多层感知器的依赖，具有较好的轻量化程度。
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公开(公告)号：CN119064874A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411175560.0
申请日：2024-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于积分分解的切片干扰定位与抑制方法，包括：接收原始回波信号，对原始回波信号进行脉冲压缩；原始回波信号中包含多个目标信号，多个目标信号中包含真实目标信号和假目标信号，假目标信号为干扰信号；从脉压后的回波信号中检测每个目标信号的峰值位置；对于每个目标信号，基于该信号的峰值位置对原始回波信号积分分解，得到该信号的积分分解结果；基于积分分解结果确定每个真实目标信号和每个干扰信号的时频域的位置；基于真实目标信号和干扰信号的时频域的位置构建干扰抑制滤波器；对原始回波信号进行短时傅里叶变换，采用干扰抑制滤波器对短时傅里叶变换后的信号滤波。本发明能够提升干扰抑制比，从而提升干扰抑制效果。
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