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公开(公告)号：CN116543193B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202310247191.0
申请日：2023-03-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/46 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种光学图像辅助的雷达场景图像零样本分类方法，首先充分提取光学和雷达场景图像中的特征，然后构造联合特征兼容函数，突破光学和雷达场景图像特征之间的兼容性瓶颈问题，最后引入叠加校准平衡可见类别和不可见类别的领域偏移，使用一对多分类器获得雷达场景图像零样本分类结果，从而实现不可见类样本的有效分类。本发明的方法克服了他源辅助信息难以充分利用、跨域特征难以兼容的问题，充分提取了光学图像特征和雷达场景图像特征信息，最大限度地提高了所提取不同域特征的兼容性，在雷达场景图像零样本分类任务中取得良好的分类性能，能够对没有可用训练样本的类别进行分类，解决了现有技术无法对不可见类样本进行分类的问题。
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公开(公告)号：CN118897285A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410934747.8
申请日：2024-07-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于快速收缩迭代阈值网络的雷达高分辨成像方法，应用于雷达探测与成像领域，针对雷达天线方向图的低通特性，使得该反卷积问题是一个病态问题，其频带宽度有限，直接逆滤波会导致高频噪声放大而无法获得稳定的反演结果的问题；本发明结合了迭代算法的可解释性和深度学习的优点，将快速迭代收缩阈值算法展开为深度网络，可用于解决现有扫描雷达方位角分辨率低，手工选择参数困难等问题，实现扫描雷达超分辨成像。其特点是将二维雷达数据分割成一维方位向向量，通过一维卷积充分学习其方位向数据的特征，得到快速收缩阈值算法中的最佳参数，从而有效提升雷达图像的方位向分辨率。
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公开(公告)号：CN118859130A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410899857.5
申请日：2024-07-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于近端策略优化的假目标欺骗干扰抑制方法，应用于雷达探测与反对抗领域，针对现有技术中随着正交波形数量的增加，波形之间的正交性降低，存在的雷达的探测性能下降的问题；本发明构建了一个包括评估抗干扰效能和发射波形种类数的奖励，其中的环境状态由多个雷达和干扰发射波形的连续序列共同构成，然后利用强化学习中的PPO算法，通过引入一个剪切参数，收集多个轨迹和经验，实现了稳定高效的抗假目标欺骗干扰策略生成。
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公开(公告)号：CN118799827A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410898786.7
申请日：2024-07-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种双极化SAR图像海面舰船目标智能检测定位方法，首先获取双极化SAR图像，对图像进行预处理，利用Sobel边缘检测方法确定可能存在目标的区域，然后基于FPN+PAN结构搭建级联式特征融合金字塔网络CFFM，完成不同层级特征图的融合，综合浅层特征图丰富的位置信息和深层特征图丰富的语义信息，最后搭建包含Backbone、Neck和Head三部分的单阶段目标检测网络CFFPN，实现目标的准确检测和定位，本发明的方法结合边缘检测和多尺度特征融合网络，减弱了背景杂波对舰船目标检测的影响，在使用双极化SAR图像样本训练后可保证较高的检测率，实现舰船目标的准确检测。
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公开(公告)号：CN118777994A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410878112.0
申请日：2024-07-02
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应调参的非合作条件下雷达干扰效果评估方法，包括以下步骤：S1、侦收原始雷达信号参数；S2、建立干扰前时序参数指标系统；S3、释放干扰，侦收干扰后雷达信号参数；S4、建立干扰后时序参数指标系统；S5、采用公共主成分分析方法，得到干扰前后的信号特征向量；S6、采用自适应加权的动态时间扭曲方法，计算干扰前后信号特征向量的变化，实现干扰效果评估。本发明利用干扰前后的雷达信号参数建立时序参数指标系统，采用公共主成分分析方法降低时序参数指标系统的维度，最后利用自适应加权的动态时间扭曲方法计算干扰前后信号特征向量的变化，从而实现干扰效果评估。本发明具有自适应调参、快速和泛化能力强的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118465705A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410574401.1
申请日：2024-05-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DQN的调频率捷变信号抗干扰策略设计方法，首先用将雷达与干扰机的交互过程建模为马尔科夫决策过程，随后将雷达发射波形中的调频斜率作为动作，上一时刻与当前时刻雷达和干扰机发射波形中的调频斜率组成的序列作为状态，再由干扰信号与目标信号的相关峰值设计正奖励函数，由信号能量和信号被截获的概率设计负奖励函数，最后通过深度Q网络，学习出性能最佳的SV‑LFM信号斜率变化策略。本发明的方法允许雷达在没有任何先验信息的情况下学习对抗干扰的最佳策略，实现了雷达系统在自适应抑制干扰的同时，避免因脉冲宽度剧烈变化而导致的低信噪比和高截获概率。
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公开(公告)号：CN116778341A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310901621.6
申请日：2023-07-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/24 , G06V10/26 , G06V10/32 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种雷达图像多视角特征提取与鉴别方法，包括以下步骤：S1、雷达平台采集地面目标图像样本；S2、对采集的雷达图像样本进行预处理；S3、构建多视角图像组合数据集；S4、搭建多视角图像组合特征提取网络：通过片划分层将图片的最小单位从像素转变为预设定大小的块，并且一个块中的像素值合成一个向量；生成的向量将依次通过三个连续的阶段stage 1、stage 2和stage 3；S5、搭建多视角图像组合特征鉴别网络；S6、将S3得到的数据集输入多视角图像组合特征提取网络和多视角图像组合特征鉴别网络进行训练，并利用训练得到的网络识别未知雷达图像。本发明通过对多视角特征的提取和鉴别，能够有效的提高雷达图像分类的精度，提升雷达自动目标检测系统的性能。
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公开(公告)号：CN116597077A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310445442.6
申请日：2023-04-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度展开网络的扫描雷达场景重建方法，首先建立扫描雷达回波信号模型，生成模拟回拨向量，并进行预处理，再建立ISTA深度展开网络，基于ISTA深度展开网络模型训练，最后基于ISTA深度展开网络模型测试，输出场景重建的结果。本发明的方法将深度展开网络与现有ISTA相结合，应用于扫描雷达场景重建任务，并引入了稀疏约束函数，有效实现了各种复杂场景的高分辨重建，通过输入的雷达数据学习最优网络参数，克服了扫描雷达复杂场景成像效果不佳，手工选择参数困难等问题，有效提高了扫描雷达复杂场景重建的分辨率与准确性，使得本发明的方法在各种场景下都具有良好的目标重建性能。
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公开(公告)号：CN115480219A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210620659.1
申请日：2022-06-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/282
Abstract: 本发明公开了一种相似性约束下MIMO雷达波束图赋形的波形设计方法，包括以下步骤：步骤一、建立优化目标，求解最优协方差矩阵；步骤二、设计发射波形。本发明设计的发射波形与参考波形相似，具有与参考波形相似的良好性能。首先，构造了纹波控制约束下的凸优化问题，并计算出最优协方差矩阵。然后，基于求解的最优协方差矩阵，建立了非凸高维优化问题，通过将初始问题转化为多个具有封闭解的一维优化问题，求解了MIMO波束图和波形相似性兼顾的恒模发射波形。既能设计出与参考波形性能相似的发射波形，又能合成主瓣纹波可控的波束图，实现了MIMO波束图赋形的快速波形设计。
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公开(公告)号：CN112101250B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010987046.2
申请日：2020-09-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文语义感知的近岸舰船目标检测方法，针对海岸区域精确监测的重大应用需求，本发明方法采用海陆分割快速定位候选区域，保留海岸线两侧的海洋区域和缓冲区域，然后采用最大稳定极值区域(MSER)法进行全局预筛选；然后对每个候选目标的背景切片进行超像素分割，提取上下文语义信息，以识别近海舰船和虚警，实验结果表明，该方法能够实现复杂海陆混合背景下近岸舰船的精确检测。
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