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公开(公告)号：CN111539488A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010463661.3
申请日：2020-05-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了复杂动态轨迹下极窄脉冲雷达抗成像畸变目标分类方法，对不同程度的畸变图像具有普适性，提高了在图像畸变情况下的目标鉴别的鲁棒性。包括畸变图像生成流程以及目标分类鉴别流程。畸变图像生成流程具体为：采用回波生成软件，改变雷达飞行平台飞行过程中的运动参数，对原雷达图像进行回波生成和成像处理得到畸变图像。目标分类鉴别流程中，在构造训练数据集时按照得到的统计分布模型来设计不同畸变程度畸变图像的数量分布，根据统计分布模型来设计存在畸变图像的训练集，完成鉴别分类任务。本发明解决了对畸变图像鉴别能力差的问题，提高了鉴别算法对畸变图像的鲁棒性，提高了本方法在实际应用中的应用价值。
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公开(公告)号：CN111767803B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010512089.5
申请日：2020-06-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了合成极窄脉冲雷达抗目标姿态敏感的鉴别方法，可以有效提高分类鉴别效果，可以解决存在的合成极窄脉冲雷达图像姿态敏感问题。包括如下步骤：获取带有目标的训练样本图像和测试样本图像并做预处理和特征提取，获得训练和测试样本特征向量集合；利用孪生支持向量机对所选取的两训练样本类别获取一个分类超平面；利用先验样本类别信息和分类超平面构建权重矩阵；构建目标函数，并求解得到投影矩阵；对训练和测试样本特征向量集合利用投影矩阵获得投影后的训练样本集合和测试样本集合，利用孪生支持向量机进行分类，实现当前两训练样本类别的二分类。重新选取两训练样本类别实现二分类，直至所有训练样本类别实现两两之间的二分类。
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公开(公告)号：CN111539488B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202010463661.3
申请日：2020-05-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了复杂动态轨迹下极窄脉冲雷达抗成像畸变目标分类方法，对不同程度的畸变图像具有普适性，提高了在图像畸变情况下的目标鉴别的鲁棒性。包括畸变图像生成流程以及目标分类鉴别流程。畸变图像生成流程具体为：采用回波生成软件，改变雷达飞行平台飞行过程中的运动参数，对原雷达图像进行回波生成和成像处理得到畸变图像。目标分类鉴别流程中，在构造训练数据集时按照得到的统计分布模型来设计不同畸变程度畸变图像的数量分布，根据统计分布模型来设计存在畸变图像的训练集，完成鉴别分类任务。本发明解决了对畸变图像鉴别能力差的问题，提高了鉴别算法对畸变图像的鲁棒性，提高了本方法在实际应用中的应用价值。
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公开(公告)号：CN111767803A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010512089.5
申请日：2020-06-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了合成极窄脉冲雷达抗目标姿态敏感的鉴别方法，可以有效提高分类鉴别效果，可以解决存在的合成极窄脉冲雷达图像姿态敏感问题。包括如下步骤：获取带有目标的训练样本图像和测试样本图像并做预处理和特征提取，获得训练和测试样本特征向量集合；利用孪生支持向量机对所选取的两训练样本类别获取一个分类超平面；利用先验样本类别信息和分类超平面构建权重矩阵；构建目标函数，并求解得到投影矩阵；对训练和测试样本特征向量集合利用投影矩阵获得投影后的训练样本集合和测试样本集合，利用孪生支持向量机进行分类，实现当前两训练样本类别的二分类。重新选取两训练样本类别实现二分类，直至所有训练样本类别实现两两之间的二分类。
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