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公开(公告)号：CN117409560A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311174961.X
申请日：2023-09-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G08C17/02 , H04W72/1263
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督的无线电信号调制方式的识别方法及装置，所述方法包括：获取无线电信号在源域的数据；对无线电信号的源域数据进行数据变换得到无线电信号在变换域的数据；将无线电信号的源域数据和变换域数据输入至训练好的基于无监督学习的调制方式自动识别模型，得到无线电信号的调制方式，训练好的识别模型是根据训练信号在源域和在变换域的数据训练的。根据本发明提供的方法，通过将无线电信号输入至基于无监督学习的调制方式自动识别模型，得到信号的调制方式，由于模型是根据信号在源域和变换域的数据进行训练的，能够最大化学习信号在不同表征域之间的互信息，并且不需要额外的数据标注，从而能够降低识别成本，增强识别效果。
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公开(公告)号：CN113534151B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202110703686.0
申请日：2021-06-24
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国人民解放军32203部队
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明属于雷达信号处理技术领域，公开了一种基于离网稀疏贝叶斯学习的双频段ISAR成像方法，包括：对高低频段回波数据进行预处理，得到高低频段观测数据矩阵；根据高低频段观测数据矩阵建立高低频段数据的离网稀疏表征模型，并基于二阶泰勒展开简化高低频段数据的离网稀疏表征模型；根据高低频段在全频段的索引向量，生成对应的基字典矩阵和离网补偿字典矩阵；利用稀疏贝叶斯学习算法依次对不同方位单元中所包含的离网散射中心位置和散射强度进行求解，即可实现目标的二维高分辨成像。解决了观测目标上等效散射中心偏离字典网格时现有成像算法旁瓣高难以聚焦的问题，且在低信噪比下仍可得到聚焦的合成高分辨二维像，具有一定的噪声稳健性。
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公开(公告)号：CN112782696B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202110117517.9
申请日：2021-01-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种序列ISAR图像散射中心多假设跟踪航迹关联方法，在ISAR目标观测成像模型及散射中心航迹位置的状态转移方程与观测方程的基础上，首先，获得观测目标的高分辨ISAR图像序列，并提取图像序列中的散射中心二维投影坐标；接着，利用多假设追踪方法，从正反两方向进行散射中心航迹关联。再通过N回溯剪枝的假设树管理，确定航迹关联的唯一假设，生成关联航迹；最后，通过航迹融合和卡尔曼滤波，得到最终关联航迹。本发明采用的假设树框架对关联过程中出现的虚警、新生及中断情况具有良好的应对能力，从而保证了该方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114528876A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210111305.4
申请日：2022-01-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及信号调制识别技术领域，具体涉及基于改进原型网络的小样本信号自动调制识别方法。本发明设计的改进原型神经网络可以将调制信号映射成对信噪比不敏感的嵌入向量，降低了嵌入向量对单个样本信噪比变化的敏感性，有效提高信号调制类型的识别准确率；并在信号调制类型识别中，只需要少量训练样本就能获得较高的准确率。
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公开(公告)号：CN113376600A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110506104.X
申请日：2021-05-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明属于雷达信号处理技术领域，公开了一种基于RSDNet的行人雷达回波去噪方法，该方法是基于原始复信号的深度学习去噪算法，充分利用信号的相位信息，使得生成的去噪信号可以在不同域之间变换，消除了现有方法对噪声功率先验信息的依赖，降低对复杂时频分析操作的要求，真正实现端到端的“盲”去噪。该方法通过一种简单的复信号预处理方式，仅提取复信号的实部作为网络的输入，简化步骤，不会造成信息损失。另外，该方法是一种生成对抗网络，不仅有利于高频分量的生成还避免了生成分布的趋同现象。采用基于弹性网络的损失函数，避免网络的过拟合，提高网络的去噪性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112991140A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110200742.9
申请日：2021-02-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T1/20
Abstract: 本发明涉及雷达信号处理技术领域，公开了一种GPU并行加速的包络对齐快速实现方法，利用GPU强大的硬件性能对累积相邻相关包络对齐算法进行并行优化：首先对观测目标回波距离压缩结果插值处理，选定基准回波包络，利用GPU并行处理架构，同时计算其余回波与基准回波包络之间的相关函数值及偏移值，实现粗对齐；再计算粗对齐后所有回波的平均包络作为基准包络，利用GPU并行计算所有回波与该基准包络的相关函数值及偏移值，实现精对齐；最后迭代精对齐过程，直至迭代终止。本发明在保证包络对齐效果的基础上，大幅降低包络对齐算法的复杂度，提高计算效率，为实时ISAR成像提供支撑。
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公开(公告)号：CN112990334A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110332409.3
申请日：2021-03-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达图像处理技术领域，尤其涉及一种基于改进原型网络的小样本SAR图像目标识别方法，可用于小样本条件下的SAR自动目标识别；包括步骤：获取训练样本集和待识别小样本SAR图像集；构建深度卷积‑双向长短时原型神经网络，即改进原型网络；采用训练支撑集和训练查询集对所述深度卷积‑双向长短时原型神经网络进行训练；获取小样本SAR图像的目标识别结果。本发明通过构建新的网络结构，解决了传统识别方法中每类待识别目标都需要数百个甚至更多训练样本的问题，实现了用每类中少量的带标签样本有效分类识别目标。
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公开(公告)号：CN111208513A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010042026.8
申请日：2020-01-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了空间目标ISAR图像序列能量反向投影与三维重构方法，属于雷达信号处理技术领域；其实现过程是：首先采用距离-多普勒算法获得空间目标的高分辨二维ISAR图像序列；然后，基于三轴稳定空间目标的运动特点，构建空间目标观测模型，同时利用雷达对空间目标的测量信息，计算空间目标散射中心三维位置与二维ISAR图像坐标的投影矩阵；接着，利用能量反向投影原理，通过粒子群优化算法依次优化求解空间目标上等效散射中心的三维位置，从而实现空间目标的三维重构。本发明方法无需对单个散射中心进行提取和航迹的关联处理，提高了三维重构的精度和效率，大大简化了重构算法。
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公开(公告)号：CN110414426A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910682211.0
申请日：2019-07-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PC-IRNN的行人步态分类方法，该方法通过构建PC-IRNN和梯度裁剪解决了传统RNN由于长时依赖容易出现的梯度消失和梯度爆炸现象、IRNN利用ReLU激活函数导致输入信息损失的问题，以及LSTM由于网络结构复杂从而计算成本过高的缺点。另外，本发明是RNN的一种，它可以直接从样本的输入序列间的固有相关性中自动提取与分类相关的特征，从而省去了DCNN中预定义不同大小的卷积核来提取特征的步骤，实现网络计算成本的减少和行人步态分类准确率的提高。
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公开(公告)号：CN105997093B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201610256907.3
申请日：2016-04-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明属于雷达信号处理领域，公开了一种基于雷达主成分分析的肢体运动分离方法，包括：获取单脉冲雷达L×1维的回波信号，将所述回波信号采用长度为K的移动窗进行N次观测，得到N×K维的观测信号矩阵，N为观测次数，K为移动窗长度即采样点数，N远小于K；将所述N×K维的观测信号矩阵作为采样空间协方差矩阵，计算所述采用空间协方差矩阵的特征值，根据所述观测次数N、移动窗长度K以及所述特征值计算所述回波信号的特征维度；利用主成分分析PCA对所述采样空间协方差矩阵进行降维，将所述采样空间协方差矩阵分解为与所述特征维度相同个数的主成分；对多个主成分进行聚类分组，从而对多个主成分进行分离。
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