公开(公告)号：CN116413711A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310170895.2

申请日：2023-02-27

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 时艳玲 ,  陈伟生 ,  胡悦凤 ,  闫怀豹

IPC: G01S13/04 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种基于关联性特征的全局虚警可控自适应提升树的海面目标检测方法及其装置，旨在解决海面漂浮小目标回波能量弱、不利于检测和分类的问题。其包括：在频域上，利用雷达回波数据的频域幅度特性得到连通密度信息，构建连通图；在时域上，利用海杂波的非线性递归时间序列特性得到递归信息，构建递归图；然后利用双通道卷积神经网络对这两种关联性特征进行提取；最后结合提出的基于自适应提升树的全局虚警可控分类器，构成整个分类模型；利用模型进行分类，得到分类结果。本发明能够对目标回波和杂波回波进行分类，实现快速、准确并更切合实际需求的海面目标检测效果。

公开(公告)号：CN118980996A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411054612.9

申请日：2024-08-02

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 时艳玲 ,  闫怀豹

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/06 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开基于Transformer技术的数据增强及递归图分类的海面目标检测方法，属于雷达目标检测领域；海面目标检测方法包括：利用雷达获得海面回波幅度序列，对其预处理获得雷达实测目标回波幅度数据，并处理成适合送入Transformer的数据格式；根据预处理后的实测目标幅度数据，利用Transformer双向预测机制生成实测目标幅度的历史项数据和未来项数据，并与实测目标幅度数据拼接得到增强后的目标幅度数据；将增强后的实测目标幅度数据构建成递归图数据集；利用卷积神经网络对递归图数据集进行训练，得到分类器模型；并利用分类器模型对待测递归图进行分类，输出分类结果。