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公开(公告)号：CN111781599A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010684656.5
申请日：2020-07-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于CV-EstNet的SAR运动舰船目标速度估算方法，属于SAR图像处理领域。本发明针对现有对散焦和偏移的SAR舰船目标图像进行运动补偿的方式法复杂且稳定性差的问题。包括：基于三维舰船模型与射线追踪法仿真获得SAR运动舰船样本，并将SAR运动舰船样本分组为训练样本库与测试样本库；基于复数域角度构建复数域速度估计网络CV-EstNet架构，所述CV-EstNet架构包括一个输入层、五个卷积层、三个池化层、两个全连接层及一个输出层；采用训练样本库中的训练样本对CV-EstNet架构进行训练，训练超参数，得到具有速度估计功能的CV-EstNet网络模型；再采用测试样本库中的测试样本对CV-EstNet网络模型进行测试，获得SAR舰船目标的距离向速度和方位向速度。本发明实现了SAR运动舰船目标速度估计。
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公开(公告)号：CN107290731B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710476610.2
申请日：2017-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 一种基于图像域模板匹配的雷达航迹起始方法，本发明涉及图像处理和目标数据处理领域。本发明的目的是为了解决现有的模板匹配法在强杂波的背景下存在算法计算量大，处理时间长，无法满足航迹起始对于实时性的要求的问题，以及航迹起始处理结果虚警率高，正确率低的问题。过程为：一：得到带有圈数标记的点迹数据；二：得到包含雷达的三圈点迹数据；三：得到雷达单层图像矩阵；四：得到多维图像矩阵；五：直至含有雷达的三圈点迹数据；六：进行匹配，如成功则保存结果，如失败则舍弃；判断是否框选完毕，如果没有则执行五；如果完毕，判断是否全部滑窗完成，如果没有则执行二；如果有，则结束。本发明用于雷达航迹起始领域。
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公开(公告)号：CN110210422A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910488118.6
申请日：2019-06-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于光学图像辅助的舰船ISAR像识别方法，本发明涉及舰船ISAR像识别方法。本发明的目的是为了解决现有技术对舰船ISAR像识别准确率低的问题。过程为：一、对数据库中已知舰船类别的舰船ISAR像进行预处理；二、得到训练好的衍生网络Pix2pix；三、利用训练好的衍生网络Pix2pix将舰船ISAR像生成舰船光学图像，将舰船光学图像与舰船ISAR像合并；得到训练好的卷积神经网络；四、对待测试的舰船ISAR像进行预处理；五、利用训练好的衍生网络Pix2pix，将得到的舰船光学图像与舰船ISAR像合并；六、将得到的合成图像输入训练好的卷积神经网络，得到类别。本发明用于雷达目标识别领域。
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公开(公告)号：CN107688170A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710718821.2
申请日：2017-08-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G01S7/415 , G01S13/72 , G06K9/6282
Abstract: 一种基于随机森林的雷达目标航迹起始方法，本发明涉及雷达目标航迹起始方法。本发明的目的是为了解决现有直观法、逻辑法规则粗糙、精度差、需人工设定门限、对强杂波环境的适应能力差；以及修正的Hough变换法等计算量较大、需要多批次量测数据、起始耗时较长、且对非直线运动的目标起始概率低的问题。具体过程为：一：对雷达历史观测数据的点迹组合进行特征提取，形成样本集D；对D进行采样，形成n个训练样本采样集；二：第t个训练样本采样集训练第t个决策树，然后构成随机森林组合分类器；三：在测试阶段，雷达观测区域点迹经过数据预选和特征提取，通过分类器，得到航迹起始结果。本发明用于雷达目标航迹起始领域。
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公开(公告)号：CN107300698A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710720106.2
申请日：2017-08-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 一种基于支持向量机的雷达目标航迹起始方法，本发明涉及基于支持向量机的航迹起始方法。本发明的目的是为了解决现有顺序处理方法规则粗糙、需设定经验门限、在强杂波背景下性能急剧下降等缺点；以及批处理方法计算量巨大，需要量测数据批次多的问题。具体过程为：一：提取雷达探测目标的运动信息作为训练样本特征；二：利用训练样本特征训练支持向量机，获得雷达目标分类最优超平面的决策函数；三：利用传统启发式规则法对雷达待分类量测数据进行预选，形成初选航迹；四：将训练好的支持向量机作为分类器，对初选航迹进行分类，区分真实目标与虚假目标，得到航迹起始结果。本发明属于雷达目标数据处理和机器学习领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105842693A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610169281.2
申请日：2016-03-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G01S13/9029 , G01S7/2923
Abstract: 一种基于压缩感知的双通道SAR动目标检测的方法，涉及微波遥感技术领域，尤其涉及一种基于压缩感知的双通道SAR动目标检测的方法。本发明为解决现有单通道SAR?GMTI系统由于平台运动导致地杂波频谱展宽，使得慢速运动目标淹没其中而难以检测的问题以及多通道SAR系统存在通道数目和数据量庞大给数据的传输和存储造成巨大压力的问题。本发明按以下步骤进行：一、双通道SAR原始数据沿方位向进行稀疏采样；二、双通道SAR回波的预处理：距离向脉冲压缩；距离徙动校正；杂波抑制处理；三、双通道SAR回波的预处理；四、利用贝叶斯稀疏重构算法实现动目标散射系数的重构。本发明可应用于微波遥感技术领域。
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公开(公告)号：CN114510877B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210138087.3
申请日：2022-02-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于StaggeredSAR体制非线性变化PRI序列设计方法，本发明涉及PRI序列设计的方法。本发明的目的是为了解决现有StaggeredSAR体制中线性变化PRI序列的盲区分布的局限性问题。过程为：一：基于StaggeredSAR体制，计算变化的PRI序列对应的盲区位置，组成PRI序列对应的盲区分布图；二：对盲区分布图的盲区位置的不连续性定量描述；三：对盲区分布图的盲区位置的均匀性定量描述；四：定义非线性变化的PRI序列的目标准则函数；五：采用遗传算法对每个PRI序列计算目标准则函数并进行优化，得到最优目标准则函数值对应的PRI序列。本发明用于微波遥感技术领域。
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公开(公告)号：CN114219960B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202111544817.1
申请日：2021-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 基于多学习器优化的XGBoost的小样本条件下空间目标ISAR图像分类方法，属于ISAR图像处理技术领域。是为了解决针对现有对小样本条件下空间目标ISAR图像识别率低的问题。本发明针对待分类的ISAR自旋空间目标图像，利用基于多学习器优化的XGBoost模型进行空间目标ISAR图像分类；XGBoost模型是利用XGBoost算法集成堆叠网络形成的XGBoost网络模型，堆叠网络中并行的基础学习器包括图卷积网络、胶囊网络和加入基于旋转不变性的注意力机制模块的Alexnet网络；其中，胶囊网络包含一个基础特征提取模块、一个向量特征提取模块以及动态路由层，且胶囊网络中不含有池化层。主要用于ISAR图像的分类。
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公开(公告)号：CN119130923A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411128246.7
申请日：2024-08-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于局部滤波的SRA图像弱目标检测优化方法，属于SRA图像弱目标处理领域。解决了现有SAR图像中弱目标不易检测的问题。本发明对待检测SRA图像进行局部均值滤波，获取不同尺度下的局部均值图像；对每个尺度下的局部均值图像均扩大3倍，每个尺度下获得8个不同位置窗口滤波器，分别对待检测SRA图像进行滤波，每个尺度下的8个滤波结果图像分别与对应尺度下的局部均值图像中对应像素点像素值相减，获得8个像素差值矩阵；将对标号差3的两个素差值矩阵点乘，每个像素点获得4个相关性值，取4个相关性值中的最小值作为该像素点的像素值；取不同尺度下像素值的最大值构成二维图像矩阵Im，利用二维图像矩阵Im得优化后图像。本发明适用于SRA图像弱目标检测。
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公开(公告)号：CN114913230B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210520029.7
申请日：2022-05-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 绕飞背景下多种类空间目标姿态信息识别方法，它属于空间遥感与地理科学技术领域。本发明解决了现有的空间目标姿态信息识别方法存在信息利用率低且实时性差的问题。本发明方法所采取的主要技术方案为：步骤一、分别采集各种类卫星绕飞时，在相对于成像传感器视线方向的各个姿态下的空间目标光学图像，根据卫星姿态信息和卫星种类信息生成张量，并对生成的张量进行分解后，再根据分解结果获得每张图像对应的姿态特征向量；步骤二、基于步骤一的分解结果和获得的姿态特征向量对待测的空间目标光学图像进行姿态识别。本发明方法可以应用于空间目标姿态信息识别。
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