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[发明专利]基于空-时联合卷积的SAR序列图像分类方法-CN201911027696.6有效
发明人：白雪茹;薛瑞航;韩夏欣 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空‑时联合卷积的SAR序列图像分类方法，主要解决现有SAR目标识别技术中仅利用单张图像特征、时间信息利用不充分、分类准确率低的问题。其实现步骤为：1)生成样本集，并由样本集生成训练序列样本集和测试序列样本集；2)构建空‑时联合卷积神经网络；3)使用训练序列样本集训练空‑时联合卷积神经网络，得到训练好的空‑时联合卷积神经网络；4)将测试序列样本集输入训练完成的空‑时联合卷积神经网络，得到分类结果。本发明利用空‑时联合卷积神经网络，提取了SAR序列图像时间维和空间维的变化特征，提高了SAR目标分类识别的正确率。可用于基于SAR序列图像的自动目标识别。
基于联合卷积 sar 序列图像分类方法

[发明专利]基于GAN和自注意力的雷达高分辨距离像降噪识别方法-CN202111592204.5在审
发明人：白雪茹;韩夏欣;刘潇丹;王力;周峰 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GAN和自注意力的雷达高分辨距离像降噪识别方法，主要解决现有雷达高分辨距离像降噪识别技术中将可分性强的特征当作噪声消除，且无法提取远距离依赖信息的问题。其实现方案为：1)获取目标雷达回波，生成训练样本集和测试样本集；2)构建由生成器、判别器和识别器构成的基于GAN和自注意力的雷达高分辨距离像降噪识别网络；3)利用训练样本集采用反向传播算法对2)构建的降噪识别网络进行训练；4)将测试样本集输入到训练好的雷达高分辨距离像降噪识别网络中，得到雷达高分辨距离像降噪与识别结果。本发明提高了低信噪比环境下的目标识别率，可用于实现低信噪比环境下飞机、卫星目标的识别。
基于 gan 注意力雷达分辨距离像降噪识别方法

[发明专利]基于逆空间变换网络的ISAR图像识别方法-CN201911238930.X在审
发明人：白雪茹;韩夏欣;周雪宁;周峰 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于逆空间变换网络的ISAR图像识别方法，主要解决现有ISAR自动目标识别技术中图像形变校正时损失几何信息、对未知形变样本识别率低的问题。其实现步骤为：1)生成训练样本集和测试样本集；2)构建基于逆空间变换网络的ISAR图像识别网络；3)使用训练样本集对基于逆空间变换网络的ISAR图像识别网络进行训练；4)将测试样本集输入到训练完成的基于逆空间变换网络的ISAR图像识别网络中，得到分类结果。本发明利用基于逆空间变换网络的ISAR图像识别网络，对未知形变目标图像进行校正并识别，提高了ISAR目标识别率，可用于航海、航天、航空的自动目标识别。
基于空间变换网络 isar 图像识别方法