公开(公告)号：CN116125427A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310192507.0

申请日：2023-03-02

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 柳晓鸣 ,  高建磊 ,  刘帅

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/88 ,  G01S13/66

Abstract: 本发明提供一种平静海面下航海雷达假回波识别与抑制方法，具体过程为：对于单帧雷达图像，得到扩展目标信息。将记录的扩展目标信息转化为点坐标信息，即保留回波的波峰位置，提取波峰位置的方位、距离信息，同时增加目标的回波强度信息，储存为初始目标信息矩阵。判断方位特征信息，保存符合假回波方位特征的目标信息。判断距离特征信息，保存符合假回波距离特征的目标信息。判断假回波发生场景，是否具备假回波发生条件。判断回波强度特征信息，删除不符合假回波回波强度特征的目标信息，同时更新初始目标信息矩阵为假回波目标信息矩阵。根据假回波目标信息矩阵中的信息，设置雷达回波数据数字域的抑制门限，实现单帧目标信息中假回波的抑制。

公开(公告)号：CN116304757A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310213041.8

申请日：2023-03-07

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 柳晓鸣 ,  刘帅 ,  高建磊

IPC: G06F18/23 ,  G06F18/23213 ,  G01S13/66

Abstract: 本发明提出了基于OPTICS‑FCM的多扩展目标量测划分方法、装置及存储介质，涉及多目标跟踪技术领域，用于解决密集杂波环境下，现有多扩展目标跟踪过程中，量测划分不能有效剔除杂波，触发量测二次划分，量测划分错误，以及近邻目标量测划分失效，最终导致目标数量估计错误的问题，实现步骤包括：扩展目标量测数据预处理，获得参数用于OPTICS初始化参数值，剔除杂波量测，输出可达距离及初步量测子集；估计量测产生率，并根据量测率进行FCM量测子划分，完成最终扩展目标量测划分。本发明根据扩展量测目标量测数据，优化OPTICS算法及FCM子划分，可用于雷达多扩展目标跟踪的量测划分环节。

公开(公告)号：CN112465703A

公开(公告)日：2021-03-09

申请号：CN202011391199.7

申请日：2020-12-01

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 赵明 ,  张晓慧 ,  田芷铭 ,  刘帅

IPC: G06T3/40

Abstract: 本发明提供一种含频谱偏移量估计的傅里叶叠层成像深度学习图像重构方法，本发明方法包括：S1、基于改进的傅里叶叠层方法，确定观测图像I(x,y)；S2、将确定的所述观测图像I(x,y)建模为正向网络；S3、对建模后的前向网络进行优化，实现对观测图像I(x,y)的重构。本发明的技术方案解决了现有技术中的傅里叶叠层成像过程中的频谱偏移量误差的问题。本发明的技术方案将重构物体与估计频谱偏移量相结合，能够在一个流程中同时重构物体和估计频谱误差，适应性强，且无需进行预训练，可在网络训练过程中直接快速且准确的重构出物体，对频谱偏移量误差的容忍度高，适用于频谱偏移量存在随机误差的情况。

公开(公告)号：CN112465703B

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202011391199.7

申请日：2020-12-01

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 赵明 ,  张晓慧 ,  田芷铭 ,  刘帅

IPC: G06T3/4061

Abstract: 本发明提供一种含频谱偏移量估计的傅里叶叠层成像深度学习图像重构方法，本发明方法包括：S1、基于改进的傅里叶叠层方法，确定观测图像I(x,y)；S2、将确定的所述观测图像I(x,y)建模为正向网络；S3、对建模后的前向网络进行优化，实现对观测图像I(x,y)的重构。本发明的技术方案解决了现有技术中的傅里叶叠层成像过程中的频谱偏移量误差的问题。本发明的技术方案将重构物体与估计频谱偏移量相结合，能够在一个流程中同时重构物体和估计频谱误差，适应性强，且无需进行预训练，可在网络训练过程中直接快速且准确的重构出物体，对频谱偏移量误差的容忍度高，适用于频谱偏移量存在随机误差的情况。