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公开(公告)号：CN118920099A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410960824.7
申请日：2024-07-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于毫米波天线技术领域，本发明公开了一种基于虚拟地贴片的毫米波天线，其中基板在厚度方向上从上至下依次设置有第一介质板、第二介质板、半固化片和第三介质板；辐射缝隙的两侧分别在第一介质板的底部设置有一个虚拟地贴片，每个虚拟地贴片均开设有贯穿虚拟地贴片底部和第一介质板顶部的第一金属化通孔；每个第一金属化通孔的顶部均设置有辐射贴片；每个天线子阵的半固化片内具有与第二介质板的底面相连的基片集成同轴带线。本发明通过增大虚拟地贴片的面积，实现了电容的增加，使反射系数接近直接电接触的状态，提高了天线性能。虚拟地贴片技术能够提高天线的稳定性和可靠性，显著改善了天线的电性能。
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公开(公告)号：CN118781483A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410762952.0
申请日：2024-06-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/54 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供的基于多尺度感知及参考注意力的SAR目标识别方法，包括：获取待识别SAR图像；将待识别SAR图像输入SAR目标识别模型，利用识别模型对待识别SAR图像进行特征提取和计算，并根据特征提取和计算的结果输出对应的类别标签；其中，所述SAR目标识别模型是对基于多尺度感知及参考注意力的轻量化SAR目标识别网络，利用样本SAR图像的训练集训练得到的；发明所提供的SAR目标识别模型结合CNN和Transformer提取特征的优势，有效提升了网络对SAR目标的识别性能，并通过轻量化模块降低了网络的参数量及运算量，使其可以应用于移动端设备。
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公开(公告)号：CN118554183A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410701342.X
申请日：2024-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达天线技术领域，本发明公开了一种基于高阶模腔体馈电的波导缝隙阵列天线及使用方法，第一金属板上具有多个天线单元，TE210模腔体上方两侧设置有辐射缝隙；第一波导腔体馈电网络包括多个纵向放置的第一模腔体，第一模腔体每隔一个波导波长的距离上设置有多个纵向放置的第一耦合缝隙；第二波导腔体馈电网络包括多个横向放置的第二模腔体，在每个第二模腔体上每隔一个波导波长的距离上设置有多个横向设置的第二耦合缝隙；第三波导腔体馈电网络上设置有T形波导不等功分器。本发明利用两层高阶模腔体作为馈电网络的一部分，并将每一层腔体上的耦合缝隙进行稀疏化，减少了馈电网络的设计复杂度，具有结构紧凑，高口径效率的优势。
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公开(公告)号：CN118781320A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410762954.X
申请日：2024-06-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V20/10 , G06V20/54 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度感知和Transformer辅助注意力生成的SAR目标检测方法，包括：获取SAR图像的待检切片；输入SAR目标检测模型得到初步检测结果；其中，SAR目标检测模型是对基于多尺度特征感知和Transformer辅助注意力生成的轻量化SAR图像目标检测网络，利用样本SAR图像的训练集训练得到的；将初步检测结果进行NMS操作以去除重叠检测框，得到目标检测结果；其中，目标检测结果含有目标的类别。本发明所提供的SAR目标检测模型将Transformer和CNN相结合，增强了特征的多样性，并充分利用多尺度特征，在尽可能保证检测网络轻量化的条件下，提升了复杂场景下SAR图像飞机目标检测识别一体化任务的性能。
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