公开(公告)号：CN115856818A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211508539.9

申请日：2022-11-29

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 杜兰 ,  尹林伟 ,  陈健 ,  李晨 ,  周宇

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种基于不确定性和数据拒判的雷达目标分类方法，其实现步骤是：构建训练集而后利用生成的具有不确定性表示能力的损失函数训练卷积神经网络；处理待测试雷达回波；计算处理后的测试雷达回波不确定性指标；判断测试雷达回波是否拒判；若拒判，则将测试雷达回波样本作为受到污染的低质量雷达回波信号；若不拒判，输出该测试雷达回波的目标分类结果。本发明拒判杂波、欺骗式干扰等低质量雷达回波信号，提升了雷达自动识别系统的分类识别率。同时采用不确定性指标作为拒判准则相较于其他拒判方法，更为有效的辨别低质量雷达回波。

公开(公告)号：CN116755052A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310538921.2

申请日：2023-05-12

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 杜兰 ,  刘桂平 ,  周宇 ,  尹林伟 ,  陈健

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明涉及一种结合可靠XGBoost分类器的雷达微动目标分类方法，包括：获取待测微动目标的雷达回波数据，对雷达回波数据进行杂波抑制预处理；对预处理的雷达回波数据进行特征提取处理，得到待测特征矩阵；利用训练完成的可靠XGBoost分类器对待测特征矩阵进行分类，得到对应的初步分类结果，根据待测微动目标的雷达回波数据的时序关系，进行初步分类结果的帧间决策融合处理，得到待测微动目标的分类结果；其中，可靠XGBoost分类器输出的初步分类结果包括预测类别概率和不确定性结果，利用预测类别概率确定分类判决结果，利用不确定性结果对分类判决结果进行可靠性评估。本发明的方法，减少了整体分类系统的不确定性，提高了分类结果的准确率。