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公开(公告)号：CN119556240A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411702666.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明提供了一种双站散射调控结构及其设计方法，该双站散射调控结构由金属球面中的部分弧面构成，通过共同调整该部分弧面的尺寸参数和姿态参数以对双站雷达探测的宽角域下的雷达散射截面进行调控。本方案，可通过调整该部分弧面所对应金属球半径大小以对所述双站雷达探测的雷达散射截面量级进行调控，通过调整该部分弧面几何中心的方位角、俯仰角以及与方位向和俯仰向相对应的圆心角以对散射角域进行调控，如此可实现对双站雷达散射特性的灵活调控，具有宽带、宽角域、极化不敏感等特点，具有重要工程应用价值。
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公开(公告)号：CN112580554B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202011559267.6
申请日：2020-12-25
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于CNN的MSTAR数据噪声强度控制的分类识别方法。该分类识别方法包括：搭建卷积神经网络模型；获取MSTAR图像，并检测图像包含噪声程度等级；选择设定噪声等级以下的噪声图像作为原始图像训练集；扩充图像样本，将得到的扩充后的含噪声图像训练集输入到卷积神经网络模型进行训练和测试；将训练完成后的卷积神经网络模型用于目标图像分类识别；通过多源噪声扩充方法，以削弱噪声特征对网络性能的影响，有助于提升目标的识别准确率。(56)对比文件王亚东.基于复数全卷积神经网络的SAR自动目标识别《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2019,(第（2019）12期),I136-286.张笑等.基于卷积神经网络的SAR图像目标识别算法研究《.电子测量技术》.2018,第41卷(第14期),第92-96页.方宏俊等.用于电视系统的视频噪声检测的优化算法设计《.视频应用与工程》.2015,第39卷(第14期),第89-93页.
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公开(公告)号：CN116611130A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310551101.7
申请日：2023-05-16
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种特定俯仰双站角的强散射结构设计方法，涉及电子设备领域，包括以下步骤：选择一种强散射结构，特定由圆形的底面、圆形的顶面和横断的锥面组成的圆台状结构；底面和顶面均水平布置，锥面竖直布置；调整锥面母线与底面之间的夹角，分别为93°、95°和97°；对具有三种不同锥面规格的结构进行相同的电磁理论仿真计算，获得双站RCS散射特性数据；根据强散射结构的散射特性空间分布特点和仿真计算数据进行多项式拟合，在选择该强散射结构，且α＝2β‑180时，双站散射特性明显；其中α为俯仰双站角，β为锥面母线与底面的夹角，本发明具有实现任意俯仰双站角的强散射结构设计，为双站散射特性研究与相关试验提供技术支撑的优点。
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公开(公告)号：CN115730216A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211515029.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06F18/214 , G06N3/0442 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及RCS数据生成技术领域，特别涉及一种目标RCS数据的生成方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取待测目标的RCS序列；其中，RCS序列为待测目标在目标方位区间内按照方位顺序依次测得的连续RCS数据；将RCS序列输入至预先训练好的预测模型中，以得到在目标方位区间后续的每一个方位下目标的RCS预测数据。本方案可以根据部分连续方位的RCS序列，快速预测生成较为准确的后续连续方位的预测数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111291495A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010110359.X
申请日：2020-02-24
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及逆高斯纹理海杂波幅度分布模型参数估计方法，包括：根据逆高斯纹理海杂波幅度分布模型参数的概率密度函数，得到该分布的累积分布函数及所述累积分布函数对应的分位点，以及分位点对应的二阶截断矩公式；利用雷达发射机发射脉冲信号，将雷达接收机接收的杂波幅度数据作为海杂波数据的样本序列，并进行递增排序，得到增序样本序列；从所述增序样本序列中，根据分位点的概率得到该分位点的估计值，并得到该分位点对应的二阶截断矩的估计值；将分位点的估计值及对应的二阶截断矩的估计值代入累积分布函数和二阶截断矩公式，计算形状参数的估计值，最后计算尺度参数的估计值。与现有的矩估计方法相比，本发明计算方法更加稳健。
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公开(公告)号：CN111291495B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202010110359.X
申请日：2020-02-24
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及逆高斯纹理海杂波幅度分布模型参数估计方法，包括：根据逆高斯纹理海杂波幅度分布模型参数的概率密度函数，得到该分布的累积分布函数及所述累积分布函数对应的分位点，以及分位点对应的二阶截断矩公式；利用雷达发射机发射脉冲信号，将雷达接收机接收的杂波幅度数据作为海杂波数据的样本序列，并进行递增排序，得到增序样本序列；从所述增序样本序列中，根据分位点的概率得到该分位点的估计值，并得到该分位点对应的二阶截断矩的估计值；将分位点的估计值及对应的二阶截断矩的估计值代入累积分布函数和二阶截断矩公式，计算形状参数的估计值，最后计算尺度参数的估计值。与现有的矩估计方法相比，本发明计算方法更加稳健。
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公开(公告)号：CN115548694A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211284188.8
申请日：2022-10-14
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: H01Q15/18
Abstract: 本发明涉及一种扩展双站方位向主瓣宽度的二面角反射器，涉及电磁散射领域，包括弧板和平板，弧板圆弧端固连在平板一端，弧板和平板相互垂直；弧板的弧面半径与二面角反射器方向图主瓣宽度满足：y＝‑0.5648x3+1.6440x2‑1.6108x+0.5917；其中y表征二面角反射器方向图主瓣宽度θ，x表征弧板的弧面半径r，本发明具有能使新型角反射器在俯仰双站角0°，不同的方位双站角时，在较大的入射接收角度范围内都能获得较平稳的RCS的优点。
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公开(公告)号：CN112580554A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011559267.6
申请日：2020-12-25
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于CNN的MSTAR数据噪声强度控制的分类识别方法。该分类识别方法包括：搭建卷积神经网络模型；获取MSTAR图像，并检测图像包含噪声程度等级；选择设定噪声等级以下的噪声图像作为原始图像训练集；扩充图像样本，将得到的扩充后的含噪声图像训练集输入到卷积神经网络模型进行训练和测试；将训练完成后的卷积神经网络模型用于目标图像分类识别；通过多源噪声扩充方法，以削弱噪声特征对网络性能的影响，有助于提升目标的识别准确率。
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公开(公告)号：CN112070151A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010926790.1
申请日：2020-09-07
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种MSTAR数据图像的目标分类识别方法、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括如下步骤：获取MSTAR数据集并进行方位角信息检测，评估MSTAR数据集方位角信息缺失情况；若方位角间隔角度不超过4°，则对MSTAR数据集进行均匀降采样，得到初始训练集；以平移截取的方式扩充初始训练集，利用扩充后得到的训练集训练CNN网络；利用训练完成后得到的CNN网络进行目标分类识别。本发明能够充分利用方位角信息不完备的数据集，并压缩数据集容量，减少数据冗余，通过小样本数据集实现目标较为准确的分类识别，在一定程度上解决了获取实测SAR图像难度大、成本高的问题。
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