公开(公告)号：CN117269918A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311139033.X

申请日：2023-09-04

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张伟 ,  赵星乐 ,  尹浩州

IPC: G01S7/41 ,  G06F30/27 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的海杂波中小目标检测方法，训练过程中利用杂波模拟，使得WaveGAN模型的判别器学习到的海杂波的深层特性；检测过程：完成训练的判别器对回波信号进行是否为真实的海杂波数据的二分类判别；当判别器输出为真，即表示回波信号为海杂波，未检测到目标；当判别器输出为假，即表示回波信号为海杂波加目标，检测到目标。本发明提供一种端到端的方法，不需要对回波数据进行过多的预处理；不依赖于海杂波的统计分布模型，在任何分布模型下都能有较好的检测效果；对低信杂比目标和低速目标有较好的检测性能。

公开(公告)号：CN118534416A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410617084.7

申请日：2024-05-17

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张伟 ,  康政宇 ,  尹浩州

IPC: G01S7/02 ,  G06F18/241 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于SoftMax信息熵的雷达信号开集识别方法，在SoftMax概率分布基础上开展研究，计算概率分布信息熵用于未知判别，基于输出的已知型号的SoftMax概率分布来计算信息熵，通过信息熵反映识别结果的不确定性程度，判断识别结果的不确定性程度是否高于预设，如是，则更新待识别的雷达信号的识别结果为未知雷达信号类别并输出，否则输出识别结果中概率值最高的雷达信号类别。本发明相比直接使用最大概率提高了阈值判别区间，使未知样本能更容易被识别出来；本发明不需要额外的网络设计与训练，实现简单、实时性高，具备较好的开集性能，可适用于任何基于SoftMax层分类的网络，适用范围广且不带来过多的时间开销，即插即用，具有较好的实用性与实时性。