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[发明专利]一种基于VDB的数据交换方法、系统、处理设备及存储介质-CN202310906396.5在审
发明人：杜向东;李文倚;刘兆年;侯明雨;呼和;岳翔;王迪;崔亚奇;余杰;卢川;樊鹏军;洪为 -专利权人：中海石油（中国）有限公司;中海石油（中国）有限公司北京研究中心
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于VDB的数据交换方法、系统、处理设备及存储介质，其特征在于，该方法包括：基于专业软件数据类型，建立统一标准的中间格式数据模型；基于专业软件的二次开发接口，建立专业软件与VDB之间的读写通道，得到数据交换插件；通过读写通道将专业软件数据上传至VDB中，基于数据交换插件和建立的统一标准的中间格式数据模型，进行数据格式交换操作，得到标准中间格式；当不同专业软件请求数据时，基于数据交换插件，通过VDB将标准中间格式交换为专业软件能识别的数据格式，并加载至专业软件中，本发明可以广泛应用于油气勘探开发数据交换领域中。
一种基于 vdb 数据交换方法系统处理设备存储介质

[发明专利]ESM和PCL一体化的融合探测系统-CN202310579810.6在审
发明人：宋杰;熊伟;徐从安;崔亚奇;陆源 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明提供一种ESM和PCL一体化的融合探测系统，包括：ESM和PCL一体化的射频信号处理设备，用于探测目标区域内的辐射源得到辐射源信息，基于显控设备提供的目标辐射源的中心频点，接收目标对象的反射回波信号，基于反射回波信号确定第一基带信号，向显控设备提供第一基带信号；显控设备，用于基于辐射源信息显示辐射源列表，在辐射源列表中确定目标辐射源，向ESM和PCL一体化的射频信号处理设备提供目标辐射源的中心频点，对第一基带信号进行PCL无源雷达目标检测处理得到目标对象的检测信息。本发明实施例提供的ESM和PCL一体化的融合探测系统用于提高目标对象的探测准确性。
esm pcl 一体化融合探测系统

[发明专利]单一航迹智能合成方法及装置-CN202010803312.1有效
发明人： 崔亚奇;刘瑜;郝延飚;刘传辉;宋伟健;刘克;修建娟;董凯;张翔宇 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2020-08-11 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供了单一航迹智能合成方法及装置，方法包括：广泛收集待解决单一航迹合成问题相关航迹，建立单一航迹合成基础数据集；基于前馈网络、循环网络和注意力机制，设计单一航迹合成网络；按照单一航迹合成网络的输入和输出要求，构建单一航迹合成网络训练数据集；采用神经网络训练方法，对单一航迹合成网络进行训练寻优，得到具体的单一航迹合成网络实现；在线部署已训练好的单一航迹合成网络实现，向网络实时输入同一目标多源航迹，网络实时输出合成的单一航迹。本发明实施例提供方案有效克服了现有方法假设过多、实际效果不可控，应用范围有限的不足，为实际工程应用提供了有效、有用的单一航迹合成方法。
单一航迹智能合成方法装置

[发明专利]时空数据关联深度学习方法-CN201910617068.7有效
发明人： 崔亚奇;何友 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种时空数据关联深度学习方法，属于数据处理领域，主要解决现有方法假设多、适用范围窄、无法学习等问题。该方法首先对具体时空关联问题进行分析，制定时空信息单元编号规则。然后采用合适度量方法，构建关联张量输入和关联判决输出数学表示。在此基础上，广泛采集关联场景样本，计算生成时空数据关联训练数据集。同时，基于典型深度卷积和循环神经网络结构，构建时空关联深度网络结构。最后，利用训练数据集，采用神经网络训练方法，训练生成具体的时空数据关联神经网络。基于生成的网络，输入实测时空数据，即可得到相应关联结果。该时空关联学习方法具有适用范围广、适配场景多、实用效果好等优点，可应用解决各类时空关联问题。
时空数据关联深度学习方法

[发明专利]基于实测舰船距离像的小波降噪方法、系统、设备及介质-CN202310070129.9在审
发明人：但波;刘瑜;孙铭浩;褚政;简涛;高山;宋伟健;杨富程;崔亚奇;康家方;祁亚辉;吴文静 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于实测舰船距离像的小波降噪方法、系统、设备及介质，涉及目标识别领域。该方法包括：获取舰船目标的一维距离像数据；确定小波基和分解阶数；根据小波基和分解阶数，对一维距离像数据进行小波分解，得到第一小波系数；确定小波阈值；采用改进阈值函数，根据小波阈值和第一小波系数，确定第二小波系数；改进阈值函数中设有可变因子，且可变因子的取值范围为[0,1)；当可变因子的值等于0时，改进阈值函数为软阈值函数；当可变因子的值趋近于1时，改进阈值函数趋向硬阈值函数；对第二小波系数进行小波重构，得到降噪后的一维距离像数据，以进行舰船目标的识别。本发明能够改进降噪效果，提高舰船目标识别率。
基于实测舰船距离小波降噪方法系统设备介质

[发明专利]一种智能雷达HRRP目标识别方法及系统-CN202310018893.1在审
发明人：但波;董云龙;关键;于恒力;曹政;褚政;高山;宋伟健;康家方;杨富程;崔亚奇;邢子杰 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开一种智能雷达HRRP目标识别方法及系统，涉及目标识别技术领域，包括：CNN‑BTEN网络中，卷积模块用于对雷达高分辨距离样本图像中的多维距离像分别进行特征提取；位置编码模块用于采用三角函数对第一特征图序列进行位置编码；BCTE模块用于基于贝叶斯线性回归和Transformer编码器对第二特征图序列进行特征提取；分类模块用于计算第三特征图中各船舶种类的概率以实现船舶目标分类；利用训练样本集对CNN‑BTEN网络进行训练以得到目标船舶识别模型；将待识别雷达高分辨距离像输入至目标船舶识别模型以得到待识别雷达高分辨距离像中船舶种类。本发明实现了对船舶快速精准地识别。
一种智能雷达 hrrp 目标识别方法系统

[发明专利]基于宽带电磁信号分析仪的无源双基地探测方法及系统-CN202211419994.1在审
发明人：宋杰;陈小龙;熊伟;张财生;王国庆;徐从安;崔亚奇 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G01S13/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于宽带电磁信号分析仪的无源双基地探测方法及系统，所述方法包括：基于宽带电磁信号分析仪，确定直达波信号对应的IQ数据；基于直达波信号对应的IQ数据，优化回波通道接收机的参数；基于优化参数后的回波通道接收机，接收待探测目标反射的回波信号；基于直达波信号对应的IQ数据和回波信号对应的IQ数据，对待探测目标进行探测。本发明提供的基于宽带电磁信号分析仪的无源双基地探测方法，通过宽带电磁信号分析仪对海面目标的被动雷达信号进行分析，完成被动雷达信号的高带宽、高精度、高实时性处理，进而根据被动雷达信号的特征对接收机的参数进行优化来接收回波信号，从而对目标进行探测，提高了目标探测性能。
基于宽带电磁信号分析无源基地探测方法系统

[发明专利]广域海上无人隐蔽监视方法、系统、装置及存储介质-CN202211427468.X在审
发明人：熊伟;宋杰;徐从安;崔亚奇;王国庆;张财生;陈小龙 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明提供一种广域海上无人隐蔽监视方法、系统、装置及存储介质，所述方法包括：基于海上非合作辐射源发射的信号，确定目标非合作辐射源；对所述目标非合作辐射源发送的参考信号进行重构，确定直达波信号；基于所述目标非合作辐射源，确定待探测目标反射的回波信号；基于所述回波信号和经过同步处理后的直达波信号，对所述待探测目标进行监视。本发明提供的广域海上无人隐蔽监视方法，通过筛选出目标非合作辐射源进行探测，从而实现了无辐射、不易被发现。并通过在半潜式无人艇或波浪能无人艇上搭建无人载荷平台，可实现长期驻留在海上，弥补中远海大范围监视的时空缝隙，持久实时监测，无时间和空间缝隙。
广域海上无人隐蔽监视方法系统装置存储介质

[发明专利]一种库外目标识别方法及装置-CN202211060073.0在审
发明人： 崔亚奇;熊伟;刘瑜;唐田田;夏沭涛;于艺伟;但波;熊振宇;徐平亮 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种库外目标识别方法及装置，方法包括：根据目标识别数据库，构建目标识别贝叶斯神经网络，网络权重服从概率分布；采用变分推理方法对贝叶斯网络进行近似，并进行重参数化表示；对网络进行训练，直至识别能力满足需求；在使用训练后网络进行类别预测时，多次输入待识别数据进行预测，基于得到的多次预测结果，计算目标类别预测不确定度，如果不确定度大于设定的阈值，则判断目标为库外目标，如果不确定度小于设定的阈值，则判断目标为库内目标，并选择平均预测概率最高的类别作为目标预测类别。本发明实施例在保证库内目标正确识别的同时，可有效对库外目标进行自动鉴别，进而可及时发现新的目标类别，以快速扩充目标模板库。
一种目标识别方法装置

[发明专利]基于GCN的改进最近邻数据互联方法-CN202211157579.3在审
发明人：唐田田;孙顺;王海鹏;郭晨;任利强;贾舒宜;潘新龙;崔亚奇;孙炜炜;杨莉莉 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GCN的改进最近邻数据互联方法，包括以下步骤：步骤1.获取传感器量测值，每个传感器量测值对应一个节点建立图网络结构，多个传感器会对应得到多个图网络；步骤2.构建GCN预测模型，利用GCN预测模型提取图网络结构节点的特征信息；步骤3.基于GCN预测模型输出的节点特征计算节点距离；步骤4.以GCN预测模型输出的节点间的特征距离作为互联评价标准，求解互联结果。本发明主要解决了多传感器量测的深层特征提取问题，利用GCN从原始量测数据中自动学习量测间的深层特征信息和不变拓扑信息，改善了传统最近邻域法在密集杂波、随机误差、系统偏差场景下的数据互联效果。
基于 gcn 改进近邻数据方法

[发明专利]GNN框架下基于广义S维分配的多传感器数据互联方法-CN202211157580.6在审
发明人：唐田田;孙顺;王海鹏;郭晨;贾舒宜;任利强;潘新龙;崔亚奇;孙炜炜;杨莉莉 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明公开了GNN框架下基于广义S维分配的多传感器数据互联方法，包括以下步骤：获取传感器量测值，每个传感器量测值对应一个节点建立图网络结构，多个传感器会对应得到多个图网络结构；利用GNN模型提取节点的深层隐藏特征信息；利用广义S维分配互联算法进行最优化匹配，输出数据互联结果。基本形成了利用图神经网络进行数据互联算法的框架结构，有利于实现目标量测深层拓扑结构信息及其协方差矩阵的准确提取，优化量测间的组合分配问题，改善了在随机噪声、系统偏差条件下数据互联的性能，进一步提高广义S维分配算法数据关联的正确率。
gnn 框架基于广义分配传感器数据方法

[发明专利]一种智能航迹起始方法-CN202211159018.7在审
发明人： 崔亚奇;熊伟;夏沭涛;于艺伟;唐田田;但波;宋杰;熊振宁;顾祥岐;徐平亮 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明提供了一种智能航迹起始方法，利用预警探测装备m个连续周期的量测数据，构建有向图，并设置节点初始特征和边特征；航迹起始网络由节点生成网络和节点判决网络构成，节点生成网络以Transformer网络为基础进行构建，对以节点为中心的1‑hop子图进行处理，输出节点的特征表示，节点判决网络为前馈网络，对节点是否对应真目标和真目标节点间是否存在连接进行判断；利用历史量测数据，建立航迹起始训练数据集，同时确定损失函数，对航迹起始网络进行优化训练；部署已经训练好的航迹起始网络，通过对输出概率大小判断，得到目标初始航迹。本发明提供一种统一、高效的目标航迹起始方法，可实现目标的稳定、快速、准确的航迹起始。
一种智能航迹起始方法

[发明专利]一种一维距离像数据跨设备运用识别方法-CN202211173691.6在审
发明人： 崔亚奇;唐田田;王海鹏;熊伟;周伟;孙炜炜;于艺伟;郝延飚;张磊;夏沭涛 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种一维距离像数据跨设备运用识别方法，包括以下步骤：采集不同雷达对共同观测目标的一维距离像数据，构建数据集；基于CycleGAN模型，构建一维距离像转换网络；对所构建的一维距离像转换网络进行交互训练，得到训练好的一维距离像转换网络；基于训练好的一维距离像转换网络，对一维距离像进行转换识别。本发明利用生成对抗网络构建了一维距离像数据的转换网络，实现了两个不同雷达对同一观测目标生成的一维距离像数据的相互运用识别，大大提高了目标识别的效率，对之后目标的精准跟踪提供了帮助。
一种距离数据设备运用识别方法

[发明专利]一种基于自报位数据的目标关联跟踪数据集构建方法-CN202211158989.X在审
发明人：熊伟;崔亚奇;于洪波;徐平亮;董凯;于艺伟;余周川;张建延;龚诚;孔战 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G01S13/72 文献下载
摘要：本发明提供一种基于自报位数据的目标关联跟踪数据集构建方法，根据需要构建的多源目标航迹的传感器来源设置场景参数；从公开的民用AIS数据中提取所需的航迹，统计空间栅格内目标密集程度和机动程度，作为航迹仿真的基础数据库，以CSV格式存为AIS空间编码索引文件，依据空间栅格内目标密集程度和机动程度，从AIS空间编码索引文件中抽取所需栅格的AIS航迹数据；基于抽取的真实航迹，通过坐标平移、随机编批、系统误差生成、随机误差生成、航迹关联映射等处理，构建符合设置场景参数的多个传感器目标航迹数据集。该方法基于公开数据构建统一的、规范的、规模大的高质量数据集，为多源航迹关联深度学习神经网络训练提供基本保障。
一种基于数据目标关联跟踪构建方法

[发明专利]一种自动目标跟踪方法及装置-CN202211059934.3在审
发明人： 崔亚奇;熊伟;修建娟;于艺伟;夏沭涛;宋杰;王海鹏;顾祥歧;朱洪峰 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种自动目标跟踪方法及装置，目标跟踪方法由目标录取方法fA、跟踪网络fT，网络输入生成方法fI和网络输出转换方法fO联合构成，其中目标录取方法fA利用多个时刻的量测信息，通过航迹起始，得到跟踪目标的初始状态信息，并对需要跟踪的目标在不同跟踪通道中分别启动跟踪网络fT，之后，利用当前时刻量测信息和目标历史状态信息，通过网络输入生成方法fI，得到跟踪网络fT输入，经网络处理，得到网络输出，并经网络输出转换方法fO正向转换，得到跟踪目标的实时状态信息，进而实现目标的连续跟踪。本发明实施例可有效平衡目标跟踪中的矛盾问题，以实现目标的连续、准确和稳定跟踪。
一种自动目标跟踪方法装置

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