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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110110618B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910323751.X
申请日：2019-04-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/762 , G06V10/46
Abstract: 该发明公开了一种基于PCA和全局对比度的SAR目标检测方法，属于合成孔径雷达遥感技术目标检测领域，具体涉及利用主成分分析法和利用全局对比度想法结合的方法，生成SAR目标的显著图。本发明与传统的检测方法相比，采用超像素作为目标检测元，结合全局对比度的视觉注意模型，本发明可以取得更好的检测性能；本发明与传统的检测方法相比，检测所耗时间更短；本发明与传统的检测方法相比，在SAR图像中能更完整地保留目标原有形态。
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公开(公告)号：CN110110618A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910323751.X
申请日：2019-04-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种基于PCA和全局对比度的SAR目标检测方法，属于合成孔径雷达遥感技术目标检测领域，具体涉及利用主成分分析法和利用全局对比度想法结合的方法，生成SAR目标的显著图。本发明与传统的检测方法相比，采用超像素作为目标检测元，结合全局对比度的视觉注意模型，本发明可以取得更好的检测性能；本发明与传统的检测方法相比，检测所耗时间更短；本发明与传统的检测方法相比，在SAR图像中能更完整地保留目标原有形态。
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公开(公告)号：CN106093904B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201610445780.X
申请日：2016-06-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了基于多帧双门限两级检测机制的杂波图恒虚警方法，其包括以下步骤，初始化雷达扫描图像中所有检测单元的杂波功率估计值；获取雷达当前扫描图像中所有检测单元的测量值；计算当前扫描图像中每个检测单元第一级检测的高门限和低门限；根据检测单元的测量值与高门限和低门限的大小关系，确定其第一级检测的统计量；将每个检测单元的第一级检测的统计量分别存入一个移位寄存器；对每个移位寄存器内的所有第一级检测的统计量求和得到第二级检测的统计量，并将计数器累积一次；根据第二级检测的统计量与第二级检测门限及计数器的累计值与移位寄存器的长度之间的大小关系，确定当前扫描图像中是否有目标出现和是否更新杂波图。
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公开(公告)号：CN106199544B
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201610481502.X
申请日：2016-06-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了基于核鉴别局部切空间排列的雷达目标距离像识别方法，其包括以下步骤：获取若干已知其所属目标类别的训练距离像和待识别其所属目标类别的测试距离像；预处理获取的训练距离像和测试距离像；基于局部切空间重构误差最小化和类间散射最大化准则，得到从高维距离像空间到低维特征空间的映射矩阵V；提取训练距离像和测试距离像的特征：y＝VTk，其中，VT为映射矩阵V的转置，k为任意一个训练距离像或测试距离像的核向量；采用最近邻法比较测试距离像和训练距离像的特征，将每个待识别的测试距离像划归到离其最近的训练距离像所属的目标类别中。
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公开(公告)号：CN106371080A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610720458.3
申请日：2016-08-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于几何结构特征和多特征综合的雷达目标识别方法，从目标HRRP中提取出8个反映目标几何结构信息的特征属性，包括等效散射中心维数、等效目标尺寸、熵、标准差、偏差、不规则度、回波功率以及前若干个最强散射点的功率和占总功率的比例；将多个特征综合起来，得到7个新的综合特征；分别采用单个特征和综合特征进行雷达目标识别，利用实测HRRP数据对每个特征的有效性进行评估。本发明特征计算简单，容易实现，非常适合于雷达目标识别的工程应用，并且提供了一种简单而有效的多特征综合方法，所得到的综合特征能够在最大程度上将构成它的每个单特征的优势充分发挥出来，因而能够大大提升基于单特征的雷达目标识别正确率。
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