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公开(公告)号：CN102938073B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201210410634.5
申请日：2012-10-23
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明提供了遥感图像的分类方法，首先获取遥感图像中地物的样本，然后构建用于地物分类的半监督神经网络模型，最后基于半监督神经网络进行地物分类。本发明在半监督神经网络中引入结构性误差代替经验误差，有效地避免了当目标函数局部取得局部极小值带来的分类错误；并在极值求解过程中引入了用于求解非线性优化的拟牛顿极值求解算法，从而有效地提高了地物分类精度，为后续进一步进行环境检测、地形测绘等应用提供有益保障。
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公开(公告)号：CN107024684A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710212479.9
申请日：2017-04-01
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种空间高速运动目标干涉式三维成像方法，包括：第一步，对三天线回波信号经过平动补偿，进行解线频调处理，构建含有未知速度的联合参数化稀疏表征模型；第二步，采用一种改进的OMP算法对联合参数化稀疏表征模型进行求解，获得运动速度、各散射点的距离向位置以及干涉相位信息；第三步，利用获得的干涉相位信息进行干涉处理，得到各散射点方位向和俯仰向位置。对空间目标高速运动的影响进行了补偿，并有效实现了对空间目标的三维成像。
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公开(公告)号：CN106569195A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610969853.5
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 本发明针对宽带雷达信号条件下的自旋微动群目标分辨问题，提出了一种基于距离‑慢时间像的自旋微动群目标分辨方法：通过图像处理的方式抑制一维距离像旁瓣引起的曲线变“粗”现象，之后提出了一种基于距离‑慢时间像获得所有散射点在雷达视线方向随慢时间微动的和函数的方法，再对和函数做傅里叶变换，根据和函数在频率域的分量实现了群目标分辨。
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公开(公告)号：CN106534014A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610960742.8
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: H04L27/144
CPC classification number: H04L27/144
Abstract: 本发明提供一种多分量LFM信号精确检测与分离方法，包括：第一步：对接收信号进行FrFT，搜索能量聚集峰值及对应分数阶Fourier域，进行信号分量的粗检测；第二步：对信号进行DVWL-FB级数展开，确定DVWL-FB系数的最小值及最大值系数确定系数区间，通过该区间上系数幅值特性不断更新区间，进行信号检测修正；第三步：提取最终划分区间的DVWL-FB系数进行信号重构；对重构信号进行IFrFT，得到时频域上的原始单分量信号。循环步骤一至二，直到不存在明显的能量聚集峰值。该方法能够在低信噪比条件下，对频率相近的多分量LFM信号实现精确检测和有效分离，在信号检测正确性、信号分离精度以及低信噪比鲁棒性等方面具有明显优势。
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公开(公告)号：CN107085212B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN201710212438.X
申请日：2017-04-01
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于线性调频步进信号的空间自旋目标时变三维成像方法，包括：第一步，将数据回波经过“Dechirp”和平动补偿处理，进行距离‑慢时间成像，并将得到的粗分辨距离像进行处理，合成得到精分辨距离像；第二步，通过Hough变换，提取精分辨距离像中各个散射点的回波曲线参数，进而得到各个散射点的回波轨迹；第三步，对三天线回波沿轨迹方向进行干涉处理，得到二维坐标，再对轨迹代表的距离向位置进行距离走动补偿，得到第三维坐标，最后综合得到的三维坐标，即获得了散射点的三维像；线性调频步进信号具有较窄的瞬时带宽，但同时又具有较大的合成带宽，可应用于窄带雷达以提高成像质量和降低硬件系统的负担。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108226926B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201711284755.9
申请日：2017-12-07
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供一种基于组网雷达的三维散射分布重构方法，包括：第一步：通过推导空中目标向成像平面投影的投影公式，构建组网雷达三维散射分布重构模型；第二步：依据三维散射分布重构模型，利用提出的三维散射分布重构模型的求解算法，重构出目标散射点的三维分布，实现空中目标三维成像。该方法能够利用三部普通的成像雷达，实现对空中目标三维成像，有效地降低了对雷达硬件复杂度和工艺精度的要求，提高了对空中目标三维成像的灵活度，为解决组网雷达体系下的空中目标三维成像提供了一种有力的方法。
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公开(公告)号：CN109461127B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201811228009.2
申请日：2018-10-22
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明提供一种以解译为目的的SAR图像稀疏正则化特征增强方法，包括：建立基于稀疏正则化框架的SAR图像特征增强模型；采用基于L1/2范数的迭代阈值算法求解基于稀疏正则化框架的SAR图像特征增强模型，输出SAR图像特征增强结果。该SAR图像正则化特征增强方法以SAR图像目标检测为最终目标，通过设计的矩形窗检测器判断潜在目标区域和背景区域的特征增强变化情况，并对正则化参数进行自适应优化。最终获取的图像增强结果能够有效提升现有SAR目标检测算法的目标检测率，并降低虚警率。
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公开(公告)号：CN109461127A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811228009.2
申请日：2018-10-22
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明提供一种以解译为目的的SAR图像稀疏正则化特征增强方法，包括：建立基于稀疏正则化框架的SAR图像特征增强模型；采用基于L1/2范数的迭代阈值算法求解基于稀疏正则化框架的SAR图像特征增强模型，输出SAR图像特征增强结果。该SAR图像正则化特征增强方法以SAR图像目标检测为最终目标，通过设计的矩形窗检测器判断潜在目标区域和背景区域的特征增强变化情况，并对正则化参数进行自适应优化。最终获取的图像增强结果能够有效提升现有SAR目标检测算法的目标检测率，并降低虚警率。
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公开(公告)号：CN106101034A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610363714.8
申请日：2016-05-26
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: H04L25/03
CPC classification number: H04L25/03159
Abstract: 本发明提供一种正弦调频傅里叶变换交叉项抑制方法，包括：步骤一：将待处理信号和它的共轭信号的正弦调频傅里叶变换求和得到交叉项；步骤二：先将待处理信号的正弦调频傅里叶变换取模值，再减去第一步中得到的交叉项的模值，得到待处理信号的交叉项的抑制正弦调频傅里叶变换谱。该方法能够抑制多分量正弦调频信号的正弦调频傅里叶变换中的大部分交叉项，从而可以得到待处理信号的各分量信号的调制频率，且具有步骤简单，计算效率高的优势。
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公开(公告)号：CN102938073A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210410634.5
申请日：2012-10-23
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明提供了遥感图像的分类方法，首先获取遥感图像中地物的样本，然后构建用于地物分类的半监督神经网络模型，最后基于半监督神经网络进行地物分类。本发明在半监督神经网络中引入结构性误差代替经验误差，有效地避免了当目标函数局部取得局部极小值带来的分类错误；并在极值求解过程中引入了用于求解非线性优化的拟牛顿极值求解算法，从而有效地提高了地物分类精度，为后续进一步进行环境检测、地形测绘等应用提供有益保障。
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