一种基于概念学习器的少样本红外图像目标识别方法

    公开(公告)号:CN117197547A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311102983.5

    申请日:2023-08-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于概念学习器的少样本红外图像目标识别方法,包括:构建少样本红外图像目标识别模型;少样本红外图像目标识别模型包括概念学习器模块和相似度量模块;概念学习器模块使用神经网络参数化的概念嵌入函数,学习每个概念维度的独特概念嵌入,通过定义每个概念维度上的概念原型来反映度量空间中基础概念的类别差异;相似度量模块将概念原型与概念嵌入进行比较,为每个概念维度分配概念重要性得分,并以此作为后续分类依据;模型跨概念维度聚合来自不同概念学习器和概念原型的信息,完成少样本红外图像分类任务。本发明的技术方案实现高效的红外目标识别与分类。

    基于变分分解的脉冲多普勒雷达抗扫频式干扰方法

    公开(公告)号:CN116520259A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310196160.7

    申请日:2023-03-03

    Abstract: 本发明属于雷达抗干扰技术领域,公开了基于变分分解的脉冲多普勒雷达抗扫频式干扰方法,包括S1、将脉冲多普勒雷达接收到的信号与本振信号进行混频和模数转换,得到数字化的中频信号;S2、通过变分分解的方法提取回波脉冲串分量和扫频干扰中频分量;S3、滤除扫频干扰中频分量,保留回波脉冲串分量;S4、将回波脉冲串分量进行全相干解调,恢复出原始信号;本发明通过MCP和二阶变分惩罚项提取回波脉冲串分量和扫频中频分量,保留脉冲串分量,滤除扫频中频分量,提高雷达的抗干扰性能。解决脉冲多普勒雷达在扫频式干扰下,雷达接受信道被干扰信号饱和,目标的回波信号被淹没在干扰中,导致雷达虚警或漏警的问题。

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