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公开(公告)号：CN115586502B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211594917.X
申请日：2022-12-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种外场时频近场宽带信号的接收校正方法，包括：接收标校节点发送的标校信号；对接收到的标校信号进行匹配滤波，并选择信噪比最高的节点作为参考节点；基于接收节点与标校节点之间的距离对接收到的标校信号进行延迟补偿，以向参考节点对齐；保持系统稳定，在一定时间内持续接收标校信号，并进行延迟补偿后，计算相邻两次信号测出的误差；根据误差计算补偿系数，并对后续接收数据进行校正，以实现节点之间幅相误差的校正。本发明通过标校节点发射标校信号，并利用标校节点和接收节点之间的距离计算校正系数，实现了近场阵列信号幅相误差的校正；该方法不需要额外的硬件电路，且不受阵型限制，对近场阵列信号处理具有普适性。
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公开(公告)号：CN115683277A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211237454.1
申请日：2022-10-10
Applicant: 西安电子科技大学 , 北京精波仪表有限公司
IPC: G01F23/284 , G01S7/36 , G01S7/41 , G01S13/06 , G01S13/08
Abstract: 本发明提供了一种采用实测插值标定的毫米波雷达高精度物位测量方法，该方法通过对接收到的两种量程的回波信号分别进行相参积累可以得到与积累数目同等倍数信噪比的频谱信号，然后通过CAFR剔除噪声和干扰信号，利用设定好的阈值对信号进行二次干扰剔除，再利用距离量程匹配方法对远距离峰值点数组进行优化，得到高精度的峰值点数组，最后利用优化的三次样条插值到所有可能的目标点，从而找出目标的距离。本发明不仅提高了目标检测的速度，而且提高了不同距离段的测距精度，实现了对目标距离的可靠测量。
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公开(公告)号：CN109584273B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201811389171.2
申请日：2018-11-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于自适应收敛参数的运动目标检测方法。该方法包括如下步骤：首先利用红外热像仪持续采集待检测区域的红外图像，然后通过对预设的初始收敛参数进行自适应调整，得到自适应收敛参数，然后采用鲁棒主成分分析法对连续红外图像进行训练，得到每一帧红外图像对应的稀疏图像，进而顺序输出每一帧红外图像对应的稀疏图像，完成运动目标检测。本发明提供的方法能够在使用鲁棒主成分分析法对连续红外图像进行训练之前，对预设的初始收敛参数进行自适应调整，进而在对连续红外图像进行训练以得到每一帧红外图像对应的稀疏矩阵时，能够减少训练过程的迭代次数，减少运算量，提高运算效率。
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公开(公告)号：CN115015906A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210610416.X
申请日：2022-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种目标航迹估计方法以及相关装置，本发明的目标航迹估计方法包括：利用R‑CPHD滤波器获取所述目标对应的环境的杂波密度以及检测概率；基于所述杂波密度确定所述环境中新生目标的分布信息；基于所述传感器的量测信息、所述目标运动模型、所述检测概率、所述杂波密度以及所述新生目标的分布信息确定所述目标的航迹信息。解决了未知杂波参数与检测概率先验信息和目标漏检的问题。
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公开(公告)号：CN111931900A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010478558.6
申请日：2020-05-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于残差网络与多尺度特征融合的GIS放电波形检测方法，包括：获取原始放电波形数据并标记类别标签，将所有样本数据进行打乱分为训练样本数据集和测试样本数据集；设计分类网络模型，并将训练样本数据集中的训练样本按批次传入该分类网络模型；使用交叉熵构造该分类网络模型的损失函数，在该分类网络模型的训练过程中使用随机梯度下降法，使得所述批训练样本在分类网络模型上的损失函数的平均值最小；将测试样本送入训练完成的分类网络模型中，得到检测结果。本方法由引入残差网络单元的全卷积网络提取放电波形特征，抑制了网络层数加深而带来的退化问题，提高了分类准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109584273A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811389171.2
申请日：2018-11-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/246
CPC classification number: G06T7/246 , G06T2207/10048 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于自适应收敛参数的运动目标检测方法。该方法包括如下步骤：首先利用红外热像仪持续采集待检测区域的红外图像，然后通过对预设的初始收敛参数进行自适应调整，得到自适应收敛参数，然后采用鲁棒主成分分析法对连续红外图像进行训练，得到每一帧红外图像对应的稀疏图像，进而顺序输出每一帧红外图像对应的稀疏图像，完成运动目标检测。本发明提供的方法能够在使用鲁棒主成分分析法对连续红外图像进行训练之前，对预设的初始收敛参数进行自适应调整，进而在对连续红外图像进行训练以得到每一帧红外图像对应的稀疏矩阵时，能够减少训练过程的迭代次数，减少运算量，提高运算效率。
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公开(公告)号：CN103399291A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310329158.9
申请日：2013-07-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于快速稀疏恢复的超分辨波达方向估计方法，主要解决现有技术的相干源情况下空间分辨率不足，低信噪比情况下估计性能不佳，以及运算速度慢难以满足硬件实时性要求的问题。其实现过程为：利用阵元去噪对接收数据进行去噪处理，获得大信噪比的数据观测矢量；对待测角度空间进行栅格划分获得角度单元；根据角度单元和阵元坐标构造观测矩阵；根据观测矩阵和数据观测矢量通过零空间调整和正交投影获得目标的波达方向估计值。本发明实现了在低信噪比和相干源情况下获得超分辨的多目标波达方向估计，空间分辨率高，运算速度快，适合于硬件实现。
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公开(公告)号：CN114332748B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111314311.1
申请日：2021-11-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/54 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多源特征联合网络与变换图像自生成的目标检测方法，包括：将针对同一场景的待测红外图像和待测可见光图像分别利用初始目标检测网络得到初始目标检测结果；利用多源特征联合网络得到待测红外图像相对于待测可见光图像的多源特征修正参数；利用多源特征修正参数，计算待测红外图像的初始目标检测结果中各目标坐标相对于待测可见光图像的位置坐标，得到红外相对可见光目标坐标的第一集合；针对第一集合和第二集合，通过计算两元素的交并比判断两集合中每两个元素是否属于同一目标，根据判断结果得到最终的目标检测结果；本发明能降低目标检测时间，提高数据集生成效率、降低成本并提高准确性。
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公开(公告)号：CN114266983B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202111339962.6
申请日：2021-11-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多源特征迁移与虚警剔除的SAR图像目标检测方法，包括：获取待检测图像，并根据预设虚警率及双参数恒虚警率算法对待检测图像进行检测，得到多个目标像素点集；待检测图像为合成孔径雷达SAR图像；将各个目标像素点集输入区域感知模型，以使区域感知模型对目标像素点集进行检测；根据检测结果剔除或保留目标像素点集，并将保留的目标像素点集作为目标检测结果；其中，区域感知模型为预先训练好的神经网络模型。本发明通过双参数恒虚警率算法对待检测图像进行初步的目标检测，并利用区域感知模型进行虚警剔除，不仅能够降低计算成本、解决检测结果虚警率较高的问题，也实现了对SAR图像像素级别的目标检测。
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公开(公告)号：CN118259248A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410359879.2
申请日：2024-03-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明适用于雷达探测领域，提供了一种基于虚拟干扰的非自适应波束形成方法，包括：接收回波信号；利用零点展宽控制算法，在干扰存在区域内设置多个虚拟干扰，所述虚拟干扰用于在干扰方向形成零陷；基于所述多个虚拟干扰，确定干扰加噪声协方差矩阵；利用所述干扰加噪声协方差矩阵，确定最优波束权矢量；对所述回波信号和所述最优波束权矢量进行相乘处理，生成非自适应波束。基于本发明提供的方法，可以获得当干扰信号出现角度偏移时，极大降低欺骗式干扰对EPC‑MIMO雷达探测性能影响，提高EPC‑MIMO雷达探测精度和准确性的效果。
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