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公开(公告)号：CN116310732A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310354938.2
申请日：2023-04-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/82 , G01S13/90 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种面向开集雷达图像自动目标识别的熵感知元学习方法，应用于目标识别领域，针对现有的SAR自动目标识别对开放集目标无法有效区分的问题；本发明通过设计元学习任务，基于已知类构造动态的特征空间；为进一步增强未知类和已知类之间的区分，设计熵感知损失函数来迫使模型增强特征空间，最终实现开集环境下准确地SAR目标图像已知类识别和未知类拒绝。
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公开(公告)号：CN116310378A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310166212.6
申请日：2023-02-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/764 , G01S13/86 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于特征注意和自适应分类的雷达图像舰船识别方法，首先通过构建网络内的特征金字塔作为特征提取器，获取输入图像的多尺度特征，再利用多尺度特征注意模块增强特征的类内紧凑性和类间可分离性，最后，利用自适应加权分类器选择有效的特征尺度，将用于识别的主要特征转移到特征金字塔的所有尺度之间，并基于此分类完成最终的目标识别。本发明的方法通过优化对多尺度特征的利用，自适应地选择有效特征尺度来完成最终的准确识别，缓解了舰船雷达图像中特征存在的类内方差和类间重叠较大的问题，在OpenSARShip数据集中展现了优异的性能。
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公开(公告)号：CN116027293A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310005563.9
申请日：2023-01-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种扫描雷达快速稀疏角超分辨方法，首先基于扫描雷达回波模型，构建目标函数，建立无超参数选取的加权平方根LASSO准则，然后针对非平滑凸优化全局收敛求解难题，采用交叉方向乘子法求解，再进行矩阵形式变换，基于Toeplitz矩阵低位移秩的特点，采用Gohberg‑Semencul算法来计算矩阵的求逆问题，获得超分辨方法的结果。本发明的方法在SS方法的基础上，利用GS算法进行快速求逆，结合圆矩阵的性质，用快速卷积运算代替了矩阵与矩阵、矩阵与向量之间的乘法，进一步降低了算法的复杂度，在拥有相同的方位分辨率的前提下，相比于现有的SS方法，规避了参数选择问题并具备更高的计算效率，避免了复杂度较高的直接求逆运算，提高了算法的运算速度。
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公开(公告)号：CN115685203A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211365461.X
申请日：2022-10-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多通道雷达前视超分辨成像方法，首先获取待成像区域的回波数据，通过对获取的数据进行距离向脉冲压缩，进行异常通道检测，得到异常通道位置，然后考虑异常通道和平台运动误差的影响，由惯性导航设备获取平台偏航和横滚，重构导向矩阵，进行超分辨处理，重构目标散射系数实现超分辨成像，得到超分辨成像结果。本发明的方法克服了单基雷达前视成像模糊和成像分辨率低的问题，有助于实现多通道雷达在考虑运动误差和通道缺失情况下的超分辨成像，利用不同通道的脉冲压缩数据的相关性，可以快速检测故障通道并克服其对超分辨率性能的影响，通过修改导向矩阵考虑运动误差的影响，可以实现无几何失真的超分辨率成像。
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公开(公告)号：CN115097410A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210765758.9
申请日：2022-07-01
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于扫描雷达的加速反卷积成像方法，本发明的方法采用了截断的酉矩阵对回波矩阵和天线测量矩阵进行压缩，实现了高维矩阵维度压缩，加速了矩阵乘法运算；同时在求解过程中，利用了Sherman‑Morrison公式减小了矩阵求逆的维度，加速了矩阵求逆运算。通过以上加速，将计算复杂度从总的计算复杂度从O(N3)量级降低到O(kN2)量级，有效的降低了迭代运算中矩阵求逆的复杂度，节省了运算时间，进一步提高了L1‑SVD方法的实时性；特别是当矩阵维度较大时，本发明方法的优势会更加明显。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115079173A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210765843.5
申请日：2022-07-01
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进正则化的实孔径扫描雷达超分辨成像方法，具体利用回波数据散射系数的统计特性，采用矩估计的方法来估计参数p，首先计算回波数据的1、2阶绝对中心矩，为了实现快速估计，进一步采用函数拟合策略，用双曲线拟合广义高斯函数的反函数。本发明方法利用回波数据的统计特征实现了对参数p的合理估计，避免了通过经验选取形状参数p值的局限，同时保证了超分辨结果具有较高的精度和具有较快的运算速度，克服了通过人为依据经验选取p值的局限，提高了Lp范数正则化方法的自适应程度，有效减少了范数选择带来的成像误差，增强目标的连续性，满足了不同成像场景需求，提高了运算效率，更利于实际工程应用。
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公开(公告)号：CN115079086A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210777648.4
申请日：2022-07-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种毫米波MIMO雷达快速DOA估计方法，具体步骤如下：步骤一、收发共置毫米波MIMO雷达回波建模；步骤二、目标散射分布估计初始化；步骤三、计算当前迭代目标功率矢量；步骤四、计算自相关矩阵；步骤五、计算迭代估计分子；步骤六、计算迭代估计分母；步骤七、计算估计结果；步骤八、算法迭代收敛判断。针对现有毫米波MIMO雷达DOA估计方法计算复杂度高的问题，本发明一方面利用快速卷积降低矩阵求逆和矩阵乘法运算的复杂度，同时采用坐标选择下降准则进行迭代终止，显著提升了现有DOA估计方法的实时性能，实现了毫米波MIMO雷达快速DOA估计。
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公开(公告)号：CN115049928A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210696811.4
申请日：2022-06-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于角点特征和岸线封闭特征的级联港口检测方法，应用于目标检测领域，针对漫长的海岸线很可能会有突出、内陷等复杂地形，且这些复杂地形会因港口多样的形态引起虚警，从而影响港口的检测识别率的问题；本发明首先进行海陆分割提取海岸线。其次在第一步粗检测中，由于港口轮廓角点丰富，对海岸线进行角点检测并对角点进行自动聚类，生成港口建议区域。最后对港口建议区域海岸线进行第二步精检测，通过角点完成岸线特征检测，去除港口建议区域中的伪港口目标。实验结果证明，与现有的方法相比，本发明所提出的方法在复杂海岸线地形下具备良好的检测性能。仿真证明了算法的有效性。
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公开(公告)号：CN115035326A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210645447.9
申请日：2022-06-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种雷达图像与光学图像精确匹配方法，包括以下步骤：S1、获取雷达图像及光学图像，并转化为灰度图像；S2、增加图像边缘信息；S3、ROWEA滑动窗口滤波；S4、分别对雷达图像和光学图像构建特征空间；S5、分别对雷达图像和光学图像进行极值点检测；S6、分别对雷达图像和光学图像的极值点进行特征描述；S7、将雷达图像和光学图像的极值点进行匹配；S8、进行极值点筛选，得到匹配图像。本发明构造基于像素点的特征空间进行极值点求解，同时实现雷达图像和光学图像极值点的筛选与匹配，从而达到雷达图像和光学图像的精确配准。
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公开(公告)号：CN113391309B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110658684.4
申请日：2021-06-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种火星探测器雷达径向下视成像方法，应用于雷达成像领域，为解决现有技术无法应用于火星探测器径向下视成像模式的问题，本发明首先对火星表面进行雷达径向下视回波精准表征，突破径向下视成像机理性瓶颈；然后构建描述天线方向图与火星表面回波信号关系的可解析二维加权最小二乘代价函数，将径向下视雷达分辨率提升问题转化为最优化求解问题；最后采用快速二维自相关迭代重构方法求取全局最优解，实现雷达径向下视超分辨成像。与传统深空探测器着陆指示方法相比，本发明方法能够全天时、全天候表征火星探测器径向下视方向的地形变化信息，为火星探测器的软着陆选址提供新的技术手段。
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