公开(公告)号：CN116522130A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310232814.7

申请日：2023-03-10

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王鹏辉 ,  刘宏伟 ,  杨浩蔚

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084 ,  G06F16/51

Abstract: 本发明涉及一种基于原型选择的HRRP识别数据库构建方法，包括：步骤1：从雷达回波数据库中提取多个雷达HRRP数据，构建初始HRRP数据库；步骤2：利用概率分布策略和构建的自适应二阶优化器对初始HRRP数据库中的雷达HRRP数据进行原型选择，得到最终雷达HRRP原型集；步骤3：将最终雷达HRRP原型集作为HRRP识别数据库，为机器学习分类识别提供学习数据。本发明的基于原型选择的HRRP识别数据库构建方法，在雷达HRRP识别数据库中样本过多的情况下，从HRRP数据库选取最具价值的样本构成最终雷达HRRP原型集，该最终雷达HRRP原型集作为HRRP识别数据库，为后续机器学习分类识别提供最具价值的学习数据，以节约存储资源与计算资源。

公开(公告)号：CN118395295A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410377652.0

申请日：2024-03-29

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王鹏辉 ,  刘宏伟 ,  刘雷 ,  梅昊琪 ,  杨浩蔚 ,  陈渤

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06N3/04 ,  G06N3/0895 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种基于早期学习指导的半监督HRRP噪声标签过滤方法，包括：构建HRRP训练数据集及深度神经网络模型；对深度神经网络模型进行预训练；利用预训练后的网络模型对HRRP训练数据集进行预测并根据置信度划分为两个数据集；构建已知标签数据集和未知标签数据集以形成半监督训练数据集并进行数据增强；利用增强后的数据对网络模型进行半监督训练；利用半监督训练后的网络模型生成未知标签数据集的标签并对网络模型进行全监督训练；利用全监督训练后的网络模型对HRRP数据进行目标识别。本发明在模型早期学习训练阶段使用广义交熵损失函数，提出适用于HRRP的数据增强方案，可以更好地降低噪声标签对模型的影响，具备更好的稳定性和可实施性。

公开(公告)号：CN118409289A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410377644.6

申请日：2024-03-29

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王鹏辉 ,  刘宏伟 ,  史册 ,  杨浩蔚 ,  郭帅 ,  陈渤

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明涉及一种基于时空特征知识蒸馏的轻量级雷达目标识别方法，该方法包括：将待识别目标的雷达HRRP数据输入预先训练的学生模型；预先训练的所述学生模型输出所述待识别目标的类别；其中，预先训练的所述学生模型为通过预先训练的教师模型、预先构建的时空特征转移模块和预先构建的多尺度特征提取模块对所述学生模型进行知识蒸馏后得到。通过上述技术方案，通过教师模型对学生模型进行指导。并利用时空特征转移模块提取待识别目标的雷达HRRP数据的时序特征和空间特征，提高蒸馏性能，并通过预先构建的多尺度特征提取模块获取并利用多个尺度的特征图的空间信息，丰富特征空间，在节约计算成本和时间成本的基础上，具有较高的准确率和实时性。

公开(公告)号：CN116401409A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310215607.0

申请日：2023-03-07

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王鹏辉 ,  刘宏伟 ,  杨浩蔚

IPC: G06F16/901 ,  G06F18/214 ,  G06N3/084 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于原型生成的HRRP识别数据库构建方法，包括：获取训练数据集；构建多形成函数f(x，h)；其中，多形成函数f(x，h)的运算规则为将原型集中的每个样本x切分为h个子样本，并将切分后的子样本调整为原始样本的大小；基于训练数据集利用多形成函数与单步参数匹配进行原型生成以获取原型集；利用多形成函数对原型集进行处理，得到HRRP识别数据库。该方法相比于传统的方法，可以在保证较低的计算复杂度的同时保证挖掘出HRRP数据中最具价值的信息以构建高质量的HRRP识别数据库，节约了存储资源与计算资源。

公开(公告)号：CN112882011A

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110032916.5

申请日：2021-01-12

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王鹏辉 ,  杨浩蔚 ,  刘宏伟 ,  丁军 ,  陈渤 ,  徐一兼

IPC: G01S13/52 ,  G01S7/292 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开了基于频域相关性特征的雷达载频变化稳健目标识别方法，主要解决现有技术在雷达载频发生变化时，三类飞机目标分类性能下降的问题。其实现方案是：1)分别将训练和测试样本集的时域回波信号依次进行飞机机身补偿和快速傅里叶变化得到各自多普勒域回波信号，并算出各自频峰函数；2)提取训练和测试样本频峰函数的方差特征、熵特征、过门限峰值个数特征和第一个过门限峰的位置特征，构成训练和测试特征矩阵；3)对训练特征矩阵进行归一化并将其结果输入到分类器中进行训练；4)对测试特征矩阵进行归一化并将其结果输入到训练好的分类器中得到分类结果。本发明在雷达载频发生变化时仍具有较好的分类效果，可用于对不同类型的飞机分类。