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公开(公告)号：CN114429156B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210073080.8
申请日：2022-01-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开一种雷达干扰多域特征对抗学习与检测识别方法，解决了雷达信号一维信息信息量不足和准确率依赖于庞大数据集的问题。实现步骤：收集雷达信号；时频分析获取数据集；对无干扰和带干扰的时频数据集样本标注；构建生成器和判别器，组成GAN网络；利用时频数据集对GAN网络训练获取生成图像并筛选用于再训练；GAN网络计算无干扰和有源干扰类型概率；获取检测结果。本发明通过时频分析处理获取雷达信号二维时频信息，通过生成对抗网络训练，大大提高了有无干扰和有源干扰类型检测的准确率，同时通过生成器获取生成图像补充训练集，减小对训练数据数量的需求。用于对雷达信号进行有无干扰检测以及有源干扰类型识别。
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公开(公告)号：CN114545402B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210139498.4
申请日：2022-02-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种SVD求逆分裂布雷格曼的扫描雷达前视成像方法，解决了现有技术中存在复杂矩阵求逆导致前视扫描雷达成像效率较低的问题。实现步骤为：对回波矩阵进行预处理；构建每个距离单元的目标散射幅度向量，噪声幅度向量以及类卷积测量矩阵；建立每个距离单元前视高分辨成像类卷积模型；将前视高分辨成像问题转换为无约束凸优化问题；获取托普利茨矩阵；对类卷积测量矩阵进行奇异值分解，以获取托普利茨矩阵的逆矩阵；采用裂布雷格曼求解无约束凸优化问题，将逆矩阵带入目标散射幅度计算公式，得到扫描雷达前视高分辨图像，本发明在保证高分辨成像质量的同时，显著提升了成像效率，为实现前视扫描雷达快速成像提供了新思考。
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公开(公告)号：CN114429156A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210073080.8
申请日：2022-01-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种雷达干扰多域特征对抗学习与检测识别方法，解决了雷达信号一维信息信息量不足和准确率依赖于庞大数据集的问题。实现步骤：收集雷达信号；时频分析获取数据集；对无干扰和带干扰的时频数据集样本标注；构建生成器和判别器，组成GAN网络；利用时频数据集对GAN网络训练获取生成图像并筛选用于再训练；GAN网络计算无干扰和有源干扰类型概率；获取检测结果。本发明通过时频分析处理获取雷达信号二维时频信息，通过生成对抗网络训练，大大提高了有无干扰和有源干扰类型检测的准确率，同时通过生成器获取生成图像补充训练集，减小对训练数据数量的需求。用于对雷达信号进行有无干扰检测以及有源干扰类型识别。
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公开(公告)号：CN114545402A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210139498.4
申请日：2022-02-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种SVD求逆分裂布雷格曼的扫描雷达前视成像方法，解决了现有技术中存在复杂矩阵求逆导致前视扫描雷达成像效率较低的问题。实现步骤为：对回波矩阵进行预处理；构建每个距离单元的目标散射幅度向量，噪声幅度向量以及类卷积测量矩阵；建立每个距离单元前视高分辨成像类卷积模型；将前视高分辨成像问题转换为无约束凸优化问题；获取托普利茨矩阵；对类卷积测量矩阵进行奇异值分解，以获取托普利茨矩阵的逆矩阵；采用裂布雷格曼求解无约束凸优化问题，将逆矩阵带入目标散射幅度计算公式，得到扫描雷达前视高分辨图像，本发明在保证高分辨成像质量的同时，显著提升了成像效率，为实现前视扫描雷达快速成像提供了新思考。
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