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公开(公告)号：CN118535975A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410787677.8
申请日：2024-06-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G01S7/36 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于跨域自监督学习雷达干扰识别方法，主要解决现有技术在训练标记样本受限条件下目标识别准确率差和泛化性差的问题。其方案是：获得预训练数据集和微调数据集；对预训练数据集进行增强；构建包括两个编码器模块、多模态特征融合模块和映射模块组成的跨域自监督学习雷达干扰识别网络模型；将增强数据输入到该模型进行训练，得到预训练后的干扰识别模型；将微调数据集输入到预训练后的干扰识别模型进行再训练，得到最终训练好的跨域自监督学习雷达干扰识别模型；将测试样本集输入到训练好的干扰识别模型中获取目标识别结果。本发明能在标记样本受限的条件下保证识别效果的稳定性和泛化性，提升雷达干扰识别精度，可用于复杂电磁环境的干扰识别。
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公开(公告)号：CN113723182B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110827306.4
申请日：2021-07-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种训练样本受限条件下的SAR图像舰船检测方法，包括：获取针对海面区域的待检测的SAR图像；将SAR图像输入预先训练完成的目标检测模型，得到SAR图像的舰船检测结果；目标检测模型是利用具有标记信息的原始样本集和扩展样本集合并训练得到的；扩展样本集是基于原始样本集中舰船切片图像的方位变化并结合不同海杂波图像得到的。本发明无需高昂的数据采集成本，利用图像处理等手段则可以简便地实现增加训练样本的目的。通过利用原始样本集和扩展样本集合并训练能够提高目标检测模型的训练精度，实现在训练样本受限情况下，提高SAR图像的舰船检测精度的目的。
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公开(公告)号：CN113960551A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111004359.2
申请日：2021-08-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种针对SAR图像的杂波图像生成方法，包括：将不同的随机噪声分别输入预先训练完成的实部生成对抗网络和虚部生成对抗网络，对应得到杂波实部和杂波虚部；组合杂波实部和杂波虚部得到杂波图像；其中，实部生成对抗网络和虚部生成对抗网络是通过对大量SAR图像的杂波切片图像提取实部和虚部，分别得到实部训练集和虚部训练集；利用实部训练集和虚部训练集分别训练一生成对抗网络得到的。本发明能够生成与真实杂波特性相同的杂波图像，满足SAR图像地物杂波等杂波的统计研究需求。
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公开(公告)号：CN113887278A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202110970783.6
申请日：2021-08-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性流形建模的SAR图像目标识别方法，包括：获取待识别目标切片图像；利用预先构建的抽象空间字典的各原子使用对应的权重系数所进行的加权线性组合，表示待识别目标切片图像针对Grassmann流形的流形元素的非线性映射；求解各权重系数；根据最小重构误差准则对待识别目标切片图像类别进行判决；抽象空间字典的每一原子为一类别的目标切片图像组的流形元素的非线性映射；每一目标切片图像的流形元素的非线性映射通过得到该目标切片图像的多尺度复信号，进行多维调制得到子空间集合，构造Grassmann流形后嵌入再生核希尔伯特空间生成。本发明能有效应对随机噪声污染问题和目标的变体问题，提高识别精度。
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公开(公告)号：CN119291637A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411372470.0
申请日：2024-09-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多准则联合约束的距离像序列超分辨方法，涉及雷达信号处理技术领域，解决了现有技术中对复杂构型下的距离像超分辨重构精度不高，且稳健性差的问题；该方法包括：获取雷达回波信号，并构建关于雷达回波信号的多准则联合约束的距离像超分辨重构模型；构造非凸松弛惩罚函数对距离像超分辨重构模型进行求解，得到所述距离像超分辨重构模型对应的代价函数；对代价函数进行求解，得到目标的超分辨距离像序列；实现了利用多帧距离像序列之间的多普勒信息，提高了距离像超分辨重构的精度，并且增强了距离像超分辨重构的稳健性，实现稳健的距离超分辨成像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113780364B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110949385.6
申请日：2021-08-18
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/50
Abstract: 本发明公开了一种模型与数据联合驱动的SAR图像目标识别方法，包括：获取待识别的SAR图像；将SAR图像输入预先训练完成的目标识别网络，得到SAR图像的目标识别结果；其中，目标识别网络是利用具有标记信息的原始样本集和扩展样本集预先合并训练得到的；扩展样本集是基于原始样本集，利用参数化模型进行目标重构，并进行随机部分频率修改操作后再成像得到的。本发明能够在训练样本受限情况下，提高SAR图像的目标识别精度，并减小实际扰动因素的影响。
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公开(公告)号：CN113723182A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110827306.4
申请日：2021-07-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种训练样本受限条件下的SAR图像舰船检测方法，包括：获取针对海面区域的待检测的SAR图像；将SAR图像输入预先训练完成的目标检测模型，得到SAR图像的舰船检测结果；目标检测模型是利用具有标记信息的原始样本集和扩展样本集合并训练得到的；扩展样本集是基于原始样本集中舰船切片图像的方位变化并结合不同海杂波图像得到的。本发明无需高昂的数据采集成本，利用图像处理等手段则可以简便地实现增加训练样本的目的。通过利用原始样本集和扩展样本集合并训练能够提高目标检测模型的训练精度，实现在训练样本受限情况下，提高SAR图像的舰船检测精度的目的。
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公开(公告)号：CN113093164A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110349429.1
申请日：2021-03-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种平移不变和噪声稳健的雷达图像目标识别方法。解决了传统SAR图像目标识别方法受目标空间偏移和噪声污染等局部微小扰动影响，识别效果不佳的技术问题，其步骤包括：将选取的参考样本进行频域变换；构造参考样本频域特征描述向量；构造过完备冗余字典；处理待识别未知样本；计算未知样本频域特征描述向量的最稀疏表示；重构未知样本并进行类别判决。本发明利用低频分量设计信号的频域特征描述，构造过完备冗余字典实现对未知样本频域特征的最稀疏表示，解决了SAR图像目标识别领域，同类目标之间存在空间偏移，无法精准对齐的技术问题，以及实际场景中图像扰动影响识别率的技术问题。可用于雷达实际场景复杂成像条件下的目标分类识别。
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公开(公告)号：CN118671758A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410691109.8
申请日：2024-05-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90 , G01S7/41 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种雷达目标跨域随机扰动成像的增强识别方法，主要解决将通用数据增强的方法直接用于雷达数据扩充导致目标关键特性损失的问题。其实现方案是：构建训练样本集和测试样本集；构建雷达复数据跨域表达框架；利用雷达复数据跨域表达框架对训练样本数据进行跨域投影；利用生成的形状和尺寸各异的随机掩码对跨域投影的结果进行扰动；根据雷达成像原理对随机扰动数据重新进行成像来获得增强结果；构建分类器网络模型；用增强结果对分类器网络模型进行迭代训练；将测试样本集输入到训练好的分类器网络模型中来获取目标识别结果。本发明能够在增强结果中保持目标关键特性完整，有效提升目标识别精度，可用于目标识别、检测或图像分割等解译任务。
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公开(公告)号：CN118035218A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410129173.7
申请日：2024-01-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种雷达高分辨距离像数据质量的评价方法，涉及雷达技术领域，包括：获取一组连续的N次高分辨距离像HRRP数据；选取每次HRRP数据中的强散射点并生成第一集合H，第一集合H包括每个强散射点的距离单元位置以及归一化后的幅值；根据每次HRRP数据对应的第一集合H，计算N次HRRP数据中所有相邻两次HRRP数据的相似度，得到相似度集合；根据相似度集合，计算所有相邻两次HRRP数据的相似度的均值和方差，并对HRRP数据的稳健性进行评价。本发明的评价结果更加客观，并且无需使用显示设备观察HRRP图像，有利于降低成本。
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