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公开(公告)号：CN114690182A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210330466.2
申请日：2022-03-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开提出了一种基于GP‑PNF的极化SAR目标方位模糊消除方法，该方法结合了第三特征值λ3和GP‑PNF算法，利用新极化凹口滤波器求出目标能量，构造新的探测器。具体实现步骤如下：首先对待检测的极化SAR图像协方差矩阵C进行Boxcar滤波处理；然后对滤波后的C矩阵进行特征值分解，计算出λ3，利用λ3构建新的特征矢量tnew；在GP‑PNF方法的框架下，根据tnew计算目标能量PT，构造目标检测器，采用阈值分割实现目标检测。与传统方法相比，本发明方法能够精准地探测真实舰船，更好地消除方位模糊。
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公开(公告)号：CN114612729A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210340575.2
申请日：2022-03-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于SAR图像的图像分类模型训练方法及装置，针对同一目标以相同角度获取多源图像，包括SAR、红外、可见光图像及对应的图像分类数据，通过训练基于红外和可见光图像的辅助神经网络获得的“红外‑可见光特征”，来辅助训练基于SAR图像的图像分类模型，其中，红外、可见光图像仅在训练过程中作为辅助模态，而实际应用中网络的输入为SAR单模态图像。本发明使用多任务学习的方法，提高了基于SAR图像的图像分类的精度，提供了一种解决单模态SAR图像在实际应用中局限性的方法。
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公开(公告)号：CN113945207A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111049998.0
申请日：2021-09-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明一种基于目标三状态建模的遮挡目标多帧跟踪方法，属于目标自动跟踪领域，在高目标漏检、高杂波密度的复杂环境下，针对遮挡目标的鲁棒自动跟踪问题，对现有的综合航迹分裂方法进行改进，通过对目标存在事件进行三状态描述，考虑目标存在但无法被观测到的可能性，对目标存在三状态的时域演变规律进行一阶马尔科夫链建模，通过保存每一时刻每条航迹每个关联假设的历史信息，利用后续观测信息来加强前期关联假设的可信度，以提升对遮挡目标跟踪性能的鲁棒性，具体体现在航迹维持、虚假航迹剔除等方面。
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公开(公告)号：CN113242524A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110368586.7
申请日：2021-04-06
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于稀疏传感器网络单目标跟踪领域，具体涉及一种基于信息加权的一致性滤波方法；本发明利用各节点间先验信息的误差互协方差作为度量，从而确定各节点融合信息的权重，通过一致性算法，使各个节点与其邻居节点之间反复迭代，从而提升各个传感器节点对监测区域内目标的动力学状态估计精度，以确保状态估计收敛到最优集中式估计，加快分布式跟踪算法的收敛速度，同时降低整个网络的计算量和通信代价。
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公开(公告)号：CN110940332B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201911136938.5
申请日：2019-11-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了考虑航天器轨道动态效应的脉冲星信号相位延迟估计方法，该方法首先利用轨道动力学模型传播轨道，得到航天器在任意光子到达时刻的预估位置和速度，通过大尺度时间转换和SSB处的相位模型得到任意光子到达时刻的预估相位值，估计出由其初始速度误差所引入的多普勒频移；在修正多普勒频移后通过周期折叠获得观测脉冲轮廓，估计出由初始位置误差所引入的相位延迟，由初始位置误差引入的相位延迟加上由多普勒频率引入的累积相位延迟得到航天器在观测量更新时刻的相位延迟。本发明不用假定航天器初始速度已知情况修正其在轨运动特性对X射线脉冲星信号的影响，避免了联合搜索多普勒频率和相位延迟的巨大运算量，可操作性强，易于实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112748407A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011481220.2
申请日：2020-12-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S7/36
Abstract: 本发明公开了一种基于极化敏感面阵的空域‑极化域联合谱估计方法。目前的极化敏感阵列多为线阵，仅能检测一维空间角度，极化状态也被限制在Poincare球面η＝90°的大圆轨道上，因此实用价值较低。本发明如下：一、建立二维极化面阵接收信号模型。二、本发明借鉴MUSIC算法的思想，研究高效低复杂度的改进新方法。针对非相干信号源的参数估计问题，为降低算法的运算量和复杂度，考虑到极化矢量的范数为常数这一特点，采用拉格朗日乘数法进行降维操作，成功将四维参数估计问题转换为方位角和俯仰角的二维谱峰搜索，进而估计出极化幅角和极化相位差。
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公开(公告)号：CN107025386B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201710174877.6
申请日：2017-03-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法进行基因关联分析的方法。本发明基于SNP集分析的方法需要借鉴来自同一个体不同位置但是相关的SNP信息，根据现有生物学知识将个体的SNP分成多个单元。首先在整个染色体层面，根据生物学相关知识，如接近基因组特征的原则，将全体SNP划分成多个SNP集。划分结束后，每一个SNP集输入到搭建的双向LSTM网络中，该网络是一个循环神经网络，它的状态包含上一时刻的陈旧信息，同时又是下一时刻权值变化的依据。LSTM网络学习完成后，可以通过网络的计算，输出对输入数据所需关注程度。本发明具有更好的敏感度和特异度，为临床医学、遗传病学和预防医学的发展研究开拓了新的领域。
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公开(公告)号：CN107064865B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201710225331.9
申请日：2017-04-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于深度聚类的极坐标动态规划无源协同定位方法。该方法首先提出了环境变量学习过程，用以确定空间转移伸缩量，并结合误差传递理论求出非线性测量空间内有效转移范围。第二，首次在极值理论确定的回溯阈值内加入抗干扰因子，最终确定基于深度聚类的动态规划算法的回溯阈值。第三，提出一种基于深度聚类的动态规划算法，在测量空间进行目标检测与跟踪。最后，对目标状态进行扩维，从而包括辐射源状态，并提出一种基于关联预测协方差的扩展卡尔曼滤波算法，对扩维后的状态进行联合估计。
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公开(公告)号：CN111127523A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911230380.7
申请日：2019-12-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于量测迭代更新的多传感器GMPHD自适应融合方法，本发明为了研究融合顺序对融合结果的影响,在量测迭迭代校正多传感器PHD(ICMPHD)算法的基础上，基于OSPA度量评价指标,将融合后最终得到的高斯粒子与各个传感器的量测进行一致性度量计算，并根据计算结果由大到小对传感器融合顺序进行排序，提出了一种自适应迭代校正多传感器PHD(AICMPHD)方法，再将高斯混合(GM)技术引入AICMPHD方法中，实现AIC-GMPHD算法。本发明配置结构明了，计算量小，可广泛应用于多目标跟踪领域。
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公开(公告)号：CN110596691A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910815155.3
申请日：2019-08-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明公开了一种考虑地球曲率的双基站三维无源定位方法。本发明首先在考虑地球曲率的情况下，建立目标和外辐射源在地心地固坐标系下(ECEF)的运动方程，然后根据量测得到的双基站距离和角度信息建立似然函数，通过遗传算法求解出该似然函数的极值，将其作为目标的初始运动状态。此外考虑到遗传算法计算的时间随着数据量的增加而增加，本发明为了兼顾实时性和准确性的要求，只选取前十五个时刻的测量值来建立似然函数，在遗传算法求出似然函数的解得到目标的初始状态后，后面时刻使用概率数据关联算法(PDA)结合扩展卡尔曼滤波(EKF)进行目标状态的预测和更新。
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