公开(公告)号：CN119582902A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411781107.4

申请日：2024-12-05

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 龙伟军 ,  陈玉锋

IPC: H04B7/06 ,  H04B7/08 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提供了一种面向机会阵雷达的蝗虫粒子群联合波束赋形方法，包括：利用粒子群算法进行广泛搜索，优化生成阵列天线各单元的幅度、相位信息；在蝗虫算法的位置更新公式中引入当前个体历史最优信息，增强局部搜索能力，结合机会阵雷达的功率分配特点，对关键探测方向实现功率集中分配。根据各节点的幅度和功率水平动态选择性启用节点，关闭低增益或低功率节点；根据适应度变化动态选择是否重新利用粒子群算法进行广泛搜索；通过Sobol序列建立具有随机机会性的初始种群。本发明在优化天线波束赋形性能的同时，一定程度上解决了机会阵雷达节点的自适应功率分配和选择性启用的问题，适用于复杂电磁环境下的天线波束赋形技术领域。

公开(公告)号：CN118628719B

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202410758703.4

申请日：2024-06-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 龙伟军 ,  陈玉锋 ,  陈虹廷 ,  杜川

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了Fisher信息矩阵姿态角自适应SAR目标识别方法，通过设计正则项和Fisher信息矩阵保护已学习到的SAR目标特征的参数，构建姿态角自适应SAR目标识别连续学习模型。模型采用在线学习的方式学习新观测的SAR目标数据，通过Fisher信息矩阵动态调节参数的正则化强度，保护已学习的对识别任务贡献大的模型参数，增强模型对不同姿态角下SAR目标特征的自适应能力，提高目标识别的准确性。在MSTAR数据集上进行实验，姿态角自适应SAR‑ART模型能够在线学习不同姿态角下SAR目标数据，不断适应不同姿态角下SAR目标特征变化，识别精度得到有效提高。本发明可广泛应用于SAR目标识别技术领域。

公开(公告)号：CN118628719A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410758703.4

申请日：2024-06-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 龙伟军 ,  陈玉锋 ,  陈虹廷 ,  杜川

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了Fisher信息矩阵姿态角自适应SAR目标识别方法，通过设计正则项和Fisher信息矩阵保护已学习到的SAR目标特征的参数，构建姿态角自适应SAR目标识别连续学习模型。模型采用在线学习的方式学习新观测的SAR目标数据，通过Fisher信息矩阵动态调节参数的正则化强度，保护已学习的对识别任务贡献大的模型参数，增强模型对不同姿态角下SAR目标特征的自适应能力，提高目标识别的准确性。在MSTAR数据集上进行实验，姿态角自适应SAR‑ART模型能够在线学习不同姿态角下SAR目标数据，不断适应不同姿态角下SAR目标特征变化，识别精度得到有效提高。本发明可广泛应用于SAR目标识别技术领域。