检索结果-南通市图书馆

基于特征融合的窄带雷达短时观测回波序列空中目标识别

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3184-3192页

作者：郭泽坤刘峥谢荣冉磊徐寒铮西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室西安710071

窄带雷达因其成本低、作用距离远的优点在防空制导领域有着广泛应用,随着高速机动平台的发展,传统的基于长时间观测回波序列特征建模的目标识别方法已不再适用。针对窄带雷达对短时间观测回波(OEST)序列特征识别能力较差,并且易受诱饵... 详细信息

窄带雷达因其成本低、作用距离远的优点在防空制导领域有着广泛应用,随着高速机动平台的发展,传统的基于长时间观测回波序列特征建模的目标识别方法已不再适用。针对窄带雷达对短时间观测回波(OEST)序列特征识别能力较差,并且易受诱饵目标干扰,导致识别结果可靠性不高的问题,该文提出一种采用多特征自适应融合的窄带雷达OEST序列空中目标识别方法。首先,对编码层和分类层进行训练,通过构建通道-空间注意力模块,自适应地突出高可分性特征,然后,构建最大边缘正交损失函数,增大不同类别特征间距,缩小同类特征间距,并使类间特征正交,以此提升分类性能;最后,固定编码层与分类层参数,利用重构误差对解码层进行训练,确保模型具备对诱饵等库外目标的准确鉴别能力。实验部分在观测序列长度为100的条件下,分类准确率和鉴别率分别达到94.37%和96.78%,由此可得,所提方法能够有效提升窄带雷达的分类性能和对诱饵目标的鉴别能力,进而提高识别结果的可靠性。

关键词：窄带雷达高速机动平台空中目标识别短时间观测回波特征融合

结合未知类特征生成与分类得分修正的SAR目标开集识别方法

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电子与信息学报 2024年第10期46卷 3890-3907页

作者：陈健雍奇锋杜兰尹林伟西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室西安710071

现有合成孔径雷达(SAR)目标识别方法大多局限于闭集假定,即认为训练模板库内训练目标类别包含全部待测目标类别,不适用于库内已知类和库外未知新类目标共存的真实开放识别环境。针对训练模板库目标类别非完备情况下的SAR目标识别问题,... 详细信息

现有合成孔径雷达(SAR)目标识别方法大多局限于闭集假定,即认为训练模板库内训练目标类别包含全部待测目标类别,不适用于库内已知类和库外未知新类目标共存的真实开放识别环境。针对训练模板库目标类别非完备情况下的SAR目标识别问题,该文提出一种结合未知类特征生成与分类得分修正的SAR目标开集识别方法。该方法在利用已知类学习原型网络保证已知类识别精度的基础上结合对潜在未知类特征分布的先验认知,生成未知类特征更新网络,进一步保证特征空间中已知类、未知类特征的鉴别性。原型网络更新完成后,所提方法挑选各已知类边界特征,并计算边界特征到各自类原型的距离(极大距离),通过极值理论对各已知类极大距离进行概率拟合确定了各已知类最大分布区域。测试阶段在度量待测样本特征与各已知类原型距离预测闭集分类得分的基础上,计算了各距离在对应已知类极大距离分布上的概率,并修正闭集分类得分,实现了拒判概率的自动确定。基于MSTAR实测数据集的实验结果表明,所提方法能够有效表征真实未知类特征分布并提升网络特征空间已知类与未知类特征的鉴别性,可同时实现对库内已知类目标的准确识别和对库外未知类新目标的准确拒判。

关键词： SAR目标识别开集识别未知类特征生成极值理论分类得分修正

面向SAR图像目标分类的CNN模型可视化方法

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雷达学报（中英文） 2024年第2期13卷 359-373页

作者：李妙歌陈渤王东升刘宏伟西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室西安710071

卷积神经网络(CNN)在合成孔径雷达(SAR)图像目标分类任务中应用广泛。由于网络工作机理不透明,CNN模型难以满足高可靠性实际应用的要求。类激活映射方法常用于可视化CNN模型的决策区域,但现有方法主要基于通道级或空间级类激活权重,且在... 详细信息

卷积神经网络(CNN)在合成孔径雷达(SAR)图像目标分类任务中应用广泛。由于网络工作机理不透明,CNN模型难以满足高可靠性实际应用的要求。类激活映射方法常用于可视化CNN模型的决策区域,但现有方法主要基于通道级或空间级类激活权重,且在SAR图像数据集上的应用仍处于起步阶段。基于此,该文从神经元特征提取能力和网络决策依据两个层面出发,提出了一种面向SAR图像的CNN模型可视化方法。首先,基于神经元的激活值,对神经元在其感受野范围内的目标结构学习能力进行可视化,然后提出一种通道-空间混合的类激活映射方法,通过对SAR图像中的重要区域进行定位,为模型的决策过程提供依据。实验结果表明,该方法给出了模型在不同设置下的可解释性分析,有效拓展了卷积神经网络在SAR图像上的可视化应用。

关键词：合成孔径雷达可视化分析卷积神经网络类激活映射神经元

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基于涡旋电磁波新体制的雷达前视三维成像

雷达学报（中英文） 2024年第5期13卷 1109-1122页

作者：潘浩然马晖胡敦法刘宏伟西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室西安710071

涡旋电磁波具有独特的波前相位调制特性,其作为一种新的雷达发射端分集模式,可实现目标雷达截面积(RCS)分集、提升信号与信息处理维度和性能,其探测与成像性能在多种雷达体制中得到了验证。该文针对前视雷达成像的应用背景,基于均匀圆... 详细信息

涡旋电磁波具有独特的波前相位调制特性,其作为一种新的雷达发射端分集模式,可实现目标雷达截面积(RCS)分集、提升信号与信息处理维度和性能,其探测与成像性能在多种雷达体制中得到了验证。该文针对前视雷达成像的应用背景,基于均匀圆阵发射与圆阵中心单天线接收的收发体制,在建立了电磁涡旋前视雷达信号模型与成像模型的基础上,提出了一种分时多模态扫描的成像方法,利用多模态涡旋电磁波在不同俯仰角的幅度差异性和在不同方位角的相位差异性,以及雷达与目标相对运动产生的多普勒效应,提出了改进的后向投影-距离多普勒算法,实现了目标三维成像。由于涡旋电磁波的能量发散特点,随着俯仰角增大,高模态方向图增益急剧下降,该文所提方法通过对多个模态在空域能量分布的有效利用,在较大视场角下具有较高的稳定性。基于点目标成像结果,验证了在多模态涡旋波覆盖的较大视场范围内,目标成像结果的归一化等效增益在低俯仰角与高俯仰角处基本相当。所提方法通过对飞机目标的实验验证,根据成像结果可较为准确地重构目标的三维结构。

关键词：涡旋电磁波雷达前视三维成像分时多模态后向投影算法距离多普勒

面向复杂场景的多通道慢速动目标稳健检测算法

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 2018-2027页

作者：刘昆贺雄鹏廖桂生余悦王麒凯西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室西安710071

针对鲁棒主成分分析(RPCA)算法在多通道慢速地面动目标指示(GMTI)中存在的高虚警以及对通道误差敏感问题,该文提出一种数据重构与速度合成孔径雷达(VSAR)-RPCA联合处理的方法。首先,通过样本挑选与联合像素法完成通道间数据精确重构;然... 详细信息

针对鲁棒主成分分析(RPCA)算法在多通道慢速地面动目标指示(GMTI)中存在的高虚警以及对通道误差敏感问题,该文提出一种数据重构与速度合成孔径雷达(VSAR)-RPCA联合处理的方法。首先,通过样本挑选与联合像素法完成通道间数据精确重构;然后结合VSAR检测模式提出一种新的RPCA优化模型,通过采用交替投影乘子法对其进行求解得到空间频域的稀疏矩阵,进一步利用动目标与强杂波残余在空间频域通道的分布特性差异实现强杂波残余剔除与动目标检测;最后采用沿航迹干涉算法估计目标径向速度完成动目标重定位。相较于传统RPCA算法,所提算法在非理想强杂波背景下的虚警率显著降低。理论分析与实测实验验证了所提算法的有效性。

关键词：合成孔径雷达地面动目标检测鲁棒主成分分析数据重构

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合成孔径雷达快速后向投影算法综述

雷达学报（中英文） 2024年第1期13卷 1-22页

作者：邢孟道马鹏辉楼屹杉孙光才林浩西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室西安710071 西安电子科技大学前沿交叉研究院西安710071

后向投影(BP)算法是合成孔径雷达成像算法发展的重要方向之一。然而,由于BP算法具有较大的计算量,阻碍了其在工程应用上的发展。因此,近年来如何有效地提高BP算法的运算效率受到了广泛的重视。该文讨论了基于多种成像面坐标系的快速BP算... 详细信息

后向投影(BP)算法是合成孔径雷达成像算法发展的重要方向之一。然而,由于BP算法具有较大的计算量,阻碍了其在工程应用上的发展。因此,近年来如何有效地提高BP算法的运算效率受到了广泛的重视。该文讨论了基于多种成像面坐标系的快速BP算法,包括距离-方位平面坐标系、地平面坐标系和非欧氏坐标系。该文首先简要介绍了原始BP算法的原理和不同坐标系对加速BP算法的影响,并对BP算法的发展历程进行梳理。然后讨论了基于不同成像面坐标系的快速BP算法的研究进展,并重点介绍了作者所在研究团队近年来在快速BP成像方面完成的研究工作。最后介绍了快速BP算法在工程上的应用,并展望了未来快速BP成像算法的研究发展趋势。

关键词：合成孔径雷达快速后向投影算法成像面坐标系运算效率

基于改进遗传算法的SAR多星协同复杂区域观测规划

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遥感学报 2024年第7期28卷 1822-1834页

作者：石鑫邢孟道张金松刘会涛王虹现西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室西安710071 西安电子科技大学前沿交叉研究院西安710071

遥感卫星大范围区域观测在地图绘制、灾害救援等领域均具有重要作用。SAR遥感卫星具有不受云雾夜间环境影响的特点,研究SAR多星协同区域观测技术具有重要意义。针对当前缺乏SAR多星协同对复杂区域快速观测规划方法的问题,本文首先对大... 详细信息

遥感卫星大范围区域观测在地图绘制、灾害救援等领域均具有重要作用。SAR遥感卫星具有不受云雾夜间环境影响的特点,研究SAR多星协同区域观测技术具有重要意义。针对当前缺乏SAR多星协同对复杂区域快速观测规划方法的问题,本文首先对大范围复杂区域覆盖率计算进行分析,提出了结合高斯投影、网格划分与几何运算的复杂区域覆盖率计算方法;然后对SAR条带成像模式进行覆盖分析,提出了结合角度限制和两维分解的候选区域分解方法;最后提出了结合贪婪算法初始化、精英保留策略和3次适应度函数的改进遗传算法用于区域覆盖率优化。本文选取4颗在轨SAR卫星和3个区域目标进行仿真实验,实验结果证明本文方法在北京市、天津市、上海市3个区域都能够实现优异的区域覆盖率优化,相比贪婪算法,本文方法在上述3个区域的覆盖率分别提升3.17%、2.94%、9.02%。该算法可为SAR多星协同区域观测系统的建立提供技术基础。

关键词：遥感星载SAR 多星协同区域观测覆盖计算区域分解遗传算法

基于无监督图互信息最大化的海面小目标异常检测

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 2712-2720页

作者：许述文何绮茹宏涛西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071

受到复杂海洋环境的影响,雷达对海面慢速小目标难以实现高性能检测。对于这类目标,传统的基于能量的统计检测方法存在着严重的性能损失。针对这一问题,该文提出了基于互信息最大化框架下的海面小目标检测方法,实现海杂波背景下的无监督... 详细信息

受到复杂海洋环境的影响,雷达对海面慢速小目标难以实现高性能检测。对于这类目标,传统的基于能量的统计检测方法存在着严重的性能损失。针对这一问题,该文提出了基于互信息最大化框架下的海面小目标检测方法,实现海杂波背景下的无监督目标异常检测任务。首先,考虑到高分辨雷达回波不满足传统神经网络对样本独立同分布的假设,该文从图的角度重新建模数据,利用回波的空时相关特性来构建图拓扑结构。该文提出相对最大节点度并联合7个已有特征作为节点的初始表示向量。接下来,采用图注意力网络作为互信息最大化框架中的编码器学习节点表示向量。最后,使用异常检测算法进行目标检测,并实现虚警可控。经实测数据验证,使用快速凸包学习算法时,相比三特征检测器,所提检测器性能提升了9.2%;相比时频三特征检测器,性能提升了7.9%。当网络输出更高维的表示向量时,使用孤立森林算法的检测器的性能提升了27.4%。

关键词：海杂波目标检测图神经网络无监督学习

面向重大活动电磁安全管控的协同电磁压制方法

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 1908-1919页

作者：石嘉李安童李赞肖什贵魏庆西安电子科技大学ISN国家重点实验室西安710071

该文研究了复杂环境条件下重大活动安保区域的电磁安全协同压制技术问题。首先采用了城市环境电波传播模型,建模分析了城市复杂电磁环境的特征。其次,针对高效电磁压制与有效避免有害干扰问题,利用势博弈方法设计电磁压制设备协同部署算... 详细信息

该文研究了复杂环境条件下重大活动安保区域的电磁安全协同压制技术问题。首先采用了城市环境电波传播模型,建模分析了城市复杂电磁环境的特征。其次,针对高效电磁压制与有效避免有害干扰问题,利用势博弈方法设计电磁压制设备协同部署算法,基于此,提出了基于遗传算法的压制设备功率优化方法,实现了电磁压制设备协同工作下干扰功率的高效投送。仿真结果表明,所提出的电磁压制设备位置部署算法可获得与理论最优方法(即遍历算法)近似的优异性能,且运算复杂度更低;在保证相同干扰效果下,所提功率优化算法相较于传统干扰功率分配方法的传输功率降低了50%以上,实现了精准协同管控。

关键词：通信干扰电磁管控重大安保活动博弈论遗传算法