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公开(公告)号：CN114078214B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111393850.9
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于复数神经网络的雷达目标RCS识别方法及装置。对目标的复数RCS数据采用复数神经网络进行识别分类，其中，复数卷积层对复数RCS数据进行复数卷积后用Complex Relu激活函数进行激活后再进行最大池化操作；第一实数卷积层对复数特征进行实数卷积后用Relu激活函数进行激活后再进行最大池化操作；第二实数卷积层对最大实数特征进行实数卷积后用Relu激活函数激活后再进行平均池化操作，最终输出分类特征向量。本发明实现了对具有更加丰富目标特征信息的复数RCS数据的深度学习识别，能有效提高目标的识别准确率。
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公开(公告)号：CN112748412B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202011536793.0
申请日：2020-12-23
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种基于双正交匹配追踪的散射中心参数反演方法及计算机可读存储介质，该方法包括：划分散射中心模型位置参数网格；GTD模型稀疏表征；设置双正交匹配追踪门限；初始化参数；更新迭代次数；稀疏基正交化；稀疏基归一化；计算元素索引；更新索引矩阵和支撑集矩阵；估计稀疏系数向量；更新残差向量；判断是否满足收敛条件；输出索引矩阵和稀疏系数向量。本发明提供的方法可准确估计相邻散射中心的GTD模型参数，可应用于目标基本结构反演与自动目标识别。
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公开(公告)号：CN112748412A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011536793.0
申请日：2020-12-23
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种基于双正交匹配追踪的散射中心参数反演方法及计算机可读存储介质，该方法包括：划分散射中心模型位置参数网格；GTD模型稀疏表征；设置双正交匹配追踪门限；初始化参数；更新迭代次数；稀疏基正交化；稀疏基归一化；计算元素索引；更新索引矩阵和支撑集矩阵；估计稀疏系数向量；更新残差向量；判断是否满足收敛条件；输出索引矩阵和稀疏系数向量。本发明提供的方法可准确估计相邻散射中心的GTD模型参数，可应用于目标基本结构反演与自动目标识别。
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公开(公告)号：CN112711874A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011493587.6
申请日：2020-12-17
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06F30/23 , G06F111/10 , G06F119/02
Abstract: 一种等离子体涂覆目标宽频段雷达吸波参数选取方法和装置，包括：建立等离子体涂覆目标宽频段雷达吸波电磁计算模型；确定等离子体涂覆目标优化参数的变化范围；在所述优化参数的变化范围内随机选取等离子体涂覆目标参数初始值；利用时域有限差分方法计算等离子体涂覆目标宽频段雷达吸波电磁计算模型宽频段雷达吸波效果；通过参数优化方法对等离子体涂覆目标参数进行更新；通过预先设置的优化终止条件跳出参数优化循环，得到等离子体涂覆目标宽频段雷达吸波所对应的参数值。可以针对等离子体涂覆目标宽频段雷达吸波需求实现对应参数的优化选取，用于目标结构的隐身优化设计。
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公开(公告)号：CN110596670A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910981493.4
申请日：2019-10-16
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种基于盲信号分离的群目标极点提取方法、装置、设备和计算机可存储介质，其中方法包括以下步骤：获取群目标各观测方向的雷达回波信号，并分别提取各观测方向的后时响应信号；将获得各观测方向的后时响应信号视为未知源的混合信号，利用盲源信号分离的方法，分离各子目标的后时响应信号分量；由分离的后时响应信号分量提取目标极点特征。本发明能够将群目标中各子目标后时响应信号分离，并提取子目标的极点特征，用于目标分类及识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109741278A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910007119.4
申请日：2019-01-04
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明公开了一种图像去噪方法，涉及图像处理技术领域。本发明的图像去噪方法包括：将待处理图像转换为灰度图像；对所述灰度图像进行均值滤波，以得到均值图像；所述均值图像包括沿纵向分布的多个图像块；对于所述多个图像块中的每一个图像块，根据所述图像块的强度分布特征确定该图像块的噪声门限阈值，将所述图像块内的像素点强度与所述噪声门限阈值进行比较，根据比较结果确定该图像块内的带状噪声点；对所述灰度图像中的所有带状噪声点进行去噪处理。通过以上步骤，能够有效地去除ISAR图像中的噪声，尤其是带状噪声，进而提高图像质量，降低后续目标特征提取与识别的难度。
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公开(公告)号：CN109444844A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201910007117.5
申请日：2019-01-04
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种提取目标散射中心特征的方法和装置，所述方法的一实施方式包括：对目标的回波信号进行二维成像，在图像中确定多个候选散射中心的位置；在所述回波信号的频域中选取两个子带分别进行二维成像，利用两幅图像中所述多个候选散射中心的位置对应的像素值获取每一候选散射中心的类型参数估计值；依据所述多个候选散射中心的位置和类型参数估计值构建稀疏字典矩阵；根据所述稀疏字典矩阵求解二维几何绕射理论模型，得到目标的多个散射中心的特征。该实施方式能够利用二维几何绕射理论模型准确提取目标散射中心特征。
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公开(公告)号：CN108416358A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810187593.5
申请日：2018-03-07
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明提供了一种空间目标特征提取方法和装置，涉及图像特征提取技术领域。其中，该方法包括：对空间目标的图像进行Radon变换，以得到变换后的图像；对所述变换后的图像进行极值点检测，以确定空间目标的至少一个轴线的方向；根据边缘检测算法提取空间目标的轮廓信息；根据所述空间目标的至少一个轴线的方向和所述空间目标的轮廓信息确定轴线的端点。通过以上步骤，能够准确提取出空间目标的轴线特征，为空间目标结构设计和姿态识别等提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN108389196A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810160122.5
申请日：2018-02-26
Applicant: 北京环境特性研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于极化特征的分布式散射中心快速提取方法、装置和设备，其中方法包括以下步骤：一种基于极化特征的分布式散射中心快速提取方法，其特征在于，该方法包括：利用阈值分割方法对四极化通道的ISAR图像进行图像分割；对图像分割后的每个闭合区域运用惯量矩方法确定是否为分布式散射中心；在判断为分布式散射中心时利用四极化通道的ISAR图像在对应分割区域的散射幅度来构造分布式散射中心的极化散射矩阵，并基于所述极化散射矩阵对分布式散射中心的类型进行判断。本发明相对于现有常用的分布式散射中心类型判断方法，能够更为准确、快速地实现典型分布式散射中心的类型判断。
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公开(公告)号：CN105353376A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510824741.6
申请日：2015-11-24
Applicant: 北京环境特性研究所
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/9035 , G01S2013/9064
Abstract: 公开了一种基于ISAR图像的空间目标姿态反演方法，包括：基于目标的观测时刻ISAR图像获取目标的太阳板轴长度、主体轴长度和主体轴方向；在偏航角ψ、俯仰角θ和滚动角均为0°条件下获取目标的第一仿真主体轴方向，根据主体轴方向和第一仿真主体轴方向之间的夹角确定目标的观测时刻偏航角ψt；在ψ＝ψt、条件下获取目标的第二仿真主体轴长度，根据主体轴长度和第二仿真主体轴长度确定目标的观测时刻俯仰角θt；在ψ＝ψt、θ＝θt、条件下获取目标的第三仿真太阳板轴长度，根据太阳板轴长度和第三仿真太阳板轴长度确定目标的观测时刻滚动角。本发明能够得到关于空间目标姿态的定量值，可以准确反演出目标的偏航角、俯仰角和滚动角，从而能够更加直接的了解目标在空中的运动规律。
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