公开(公告)号：CN119577669A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411568906.3

申请日：2024-11-05

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 陈文超 ,  王奥 ,  陈渤 ,  王鹏辉 ,  刘宏伟

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及一种多模态数据融合的目标识别方法及装置，包括：将待识别目标的多模态数据输入训练完成的识别网络；其中，识别网络包括依次连接的特征提取网络、特征融合增强网络、无键值注意力网络和分类网络；多模态数据包括：航迹信息、HRRP回波信号和JEM；特征提取网络包括经过特征对齐的航迹特征提取网络、HRRP特征提取网络和JEM特征提取网络；得到待识别目标的识别结果。通过上述技术方案，考虑了模态数据缺失对目标识别的影响，并对特征提取网络进行了特征对齐，提升了融合的合理性和有效性，并考虑了现实场景中模态缺失对目标识别的影响，相较于传统方法更具潜力，泛化性能更好，并具有较好的稳定性。

公开(公告)号：CN118194973A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410377660.5

申请日：2024-03-29

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王鹏辉 ,  刘宏伟 ,  史册 ,  邓心慰 ,  丁军 ,  陈渤

IPC: G06N3/096 ,  G01S13/88 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明涉及一种基于自适应标签知识蒸馏的雷达目标识别方法，利用构建训练数据集对教师模型进行预训练得到预训练教师模型，并通过训练数据集以及预训练教师模型指导学生模型进行训练，利用训练完成的学生模型对待测HRRP数据进行雷达目标识别，得到目标识别结果。本发明利用标签知识蒸馏方法实现对模型的压缩，解决了参数量巨大的神经网络雷达终端部署困难和难以满足高实时性要求的问题。利用各个训练样本的倾向得分计算各个训练样本的估计权重，以此解决教师模型中包含的各个类别样本信息不均衡的问题，利用温度预测模块为每次训练生成蒸馏温度，利用蒸馏温度逐渐提高训练难度，达到课程学习的效果，节省了调整蒸馏温度参数浪费的时间成本。

公开(公告)号：CN113239959B

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202110380613.2

申请日：2021-04-09

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 陈渤 ,  张晏合 ,  徐铭晟 ,  王鹏辉 ,  纠博 ,  刘宏伟

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/2411 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20 ,  G01S13/89

Abstract: 本发明属于雷达技术领域，公开了一种基于解耦表征变分自编码机的雷达HRRP目标识别方法，包括步骤：获取待训练雷达HRRP数据和待识别雷达HRRP数据，并进行预处理；构建编码器和解码器，共同组成解耦表征变分自编码机；对所述解耦表征变分自编码机进行训练；将预处理后的样本依次输入训练好的解码器中，提取各类特性表征a和各类特性表征b；训练支持向量机SVM；使用训练好的支持向量机分类器对各类特性表征b进行分类，完成目标识别。本发明通过对雷达高分辨距离像的类间共性表征和各类特性表征分别建模，实现了雷达高分辨距离项数据的高可分性表征提取，能够提高目标的识别准确率。

公开(公告)号：CN113311407B

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202110589088.5

申请日：2021-05-28

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王鹏辉 ,  司景元 ,  刘宏伟 ,  丁军 ,  陈渤

IPC: G01S7/41 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的空中飞机目标分类在线学习方法，主要解决现有技术无法利用新样本快速提升SVM模型的分类性能，浪费人力物力资源的问题。其实现方案是：生成初始训练样本集、新增训练样本集、测试样本集，并分别对其进行特征提取，获得初始训练样本集的特征矩阵、新增训练样本集的特征矩阵、测试样本集的特征矩阵；将初始训练样本集的特征矩阵作为原保留集，输入到SVM分类器进行训练，得到预训练模型；利用原保留集和新增训练样本集的特征矩阵，获得新模型；将测试样本集的特征矩阵输入到新模型，得到测试样本集的分类结果。本发明利用新样本高效地提升了SVM模型对空中飞机目标的分类正确率，可用于目标识别。(56)对比文件苏宁远;陈小龙;关键;牟效乾;刘宁波.基于卷积神经网络的海上微动目标检测与分类方法.雷达学报.2018,(第05期),全文.黄建校;邵曦.一种改进的SVM增量学习算法研究.无线互联科技.2017,(第03期),全文.王秀华;武丽芬.基于近邻边缘检测的支持向量机.计算机与现代化.2015,(第03期),全文.

公开(公告)号：CN116699603A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310323989.9

申请日：2023-03-29

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘宏伟 ,  王鹏辉 ,  张同庆

IPC: G01S13/88 ,  G01S7/02 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明涉及一种基于通道特征金字塔模型的雷达稳健目标识别方法，包括：获取待测回波数据；将待测回波数据输入第一平均池化模块、第二平均池化模块、第三平均池化模块和第一卷积模块；将卷积特征与第一取样特征拼接，并将第一拼接特征输入依次连接的第一下采样模块和第一通道金字塔部分；将第一下采样特征、第一通道金字塔输出、第二取样特征拼接，并将第二拼接特征输入依次连接的第二下采样模块和第二通道金字塔部分；将第二下采样特征、第二通道金字塔输出、第三取样特征拼接，并将第三拼接特征输入依次连接的第二卷积模块和识别分类模块，得到识别分类结果。该方法在雷达重频发生变化时仍具有较好的识别效果和较稳健的识别性能。

公开(公告)号：CN113536963B

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202110709178.3

申请日：2021-06-25

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 陈渤 ,  李宁 ,  沈梦启 ,  刘宏伟 ,  纠博 ,  王鹏辉

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于雷达技术领域，具体公开了一种基于轻量化YOLO网络的SAR图像飞机目标检测方法，本发明使用了基于视觉注意力机制以及图像分割的机场检测算法对机场区域进行分割，在机场检测阶段取得了较好的检测效果。在后续的目标鉴别阶段，用卷积网络充分挖掘了飞机目标中的纹理特征和尺寸特征等结构信息，使目标与杂波的分界线更加明显，提高了SAR图像目标的检测与识别性能。对YOLOv3‑Tiny进行改进的基础上，提出了轻量化YOLO网络，该模型依然具备提取表示能力较强的特征的能力，同时大大减少了存储量和运算量。

公开(公告)号：CN116522133A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310282003.8

申请日：2023-03-21

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘宏伟 ,  王鹏辉 ,  印佳园

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种基于SACGAN模型的HRRP样本生成方法，包括：基于雷达回波生成小样本训练集；其中，小样本训练集包括多个类别的HRRP样本，每个HRRP样本都有对应的类别标签；基于自注意力和谱归一化构建包括生成器、判别器和辅助分类器的SACGAN模型；将HRRP样本和类别标签输入到SACGAN模型中，并基于合页损失函数训练SACGAN模型；利用训练好的SACGAN模型生成样本扩充训练集。该方法不仅解决了现有CWGAN模型进行HRRP样本扩充时判别器出现梯度爆炸或者梯度消失情况导致的生成HRRP样本质量较差的问题；还解决了利用CACGAN模型进行HRRP样本扩充时，生成样本质量较差的问题。

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：CN116403024A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310208743.7

申请日：2023-03-06

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王鹏辉 ,  李西浩 ,  刘宏伟 ,  陈渤

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06T3/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G01S7/41 ,  G01S13/89

Abstract: 本发明公开了一种基于载频辅助注意力网络的雷达目标稳健识别方法，包括：生成由多个载频的雷达高分辨距离像数据组成的训练数据集以及由对应载频组成的辅助信息数据集；构建载频辅助注意力网络，该载频辅助注意力网络包括嵌入层生成子网络和ViT子网络，其中，嵌入层生成子网络用于对输入雷达高分辨距离像数据的载频信息进行编码，ViT子网络用于对输入雷达高分辨距离像数据进行识别；利用辅助信息数据集和训练数据集对载频辅助注意力网络进行训练；利用预先训练完成的载频辅助注意力网络对高分辨距离像数据进行识别。本发明将载频信息加入网络的训练过程，使得网络能学习出当前载频下最具可分性的特征，提高网络对不同载频数据的识别能力。

公开(公告)号：CN116359868A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310158963.3

申请日：2023-02-23

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 刘宏伟 ,  王鹏辉 ,  张同庆 ,  丁军 ,  陈渤 ,  纠博

IPC: G01S7/41 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种时间资源受限下的掩码辅助网络稳健雷达目标识别方法，涉及雷达信号处理技术领域，包括：获取待测回波信号；其中，待测回波信号包括掩码信息；将待测回波信号和待测回波信号的掩码信息输入至训练好的掩码信息辅助网络，得到识别结果；其中，掩码信息辅助网络包括改进的Transformer编码器、识别模块和掩码矩阵生成模块，掩码矩阵生成模块用于生成掩码矩阵，改进的Transformer编码器结合所述掩码矩阵，对待侧回波信号进行特征提取，输出特征提取后的回波信号；识别模块将特征提取后的回波信号进行识别，输出识别结果。本发明具备较好的识别稳健性能。