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[发明专利]散射校正方法及装置-CN201410427644.9有效
发明人：李贵;刘艳芳;刘娟;倪成 -专利权人：上海联影医疗科技有限公司
申请日： 2014-08-27 - 公布日： 2017-10-03 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：散射校正方法及装置，所述方法包括获取待扫描对象的第一投影图像；建立所述待扫描对象、所述放射源和所述探测器的模型；根据所建立的所述待扫描对象、所述放射源和所述探测器的模型，获取所述待扫描对象的散射图像；当所述散射图像与所述第一投影图像的几何位置一致时，从所述第一投影图像中去除所述散射图像，得到散射校正后的投影图像。上述的方案可以更加准确地获取所述待扫描对象的散射图像，更加简单易行。
散射校正方法装置

[发明专利]一种基于Deep U-Net模型的电磁逆散射成像方法-CN202310641571.2在审
发明人：刘自成;马杰;程曦;肖瑞杰;王士龙 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DeepU‑Net模型的电磁逆散射成像方法，包括步骤1：对散射场进行预处理，得到预成像结果；步骤2：利用预成像结果计算加权系数初值；步骤3：训练逆散射成像模型；步骤4：利用测试数据测试训练结果，判断权重值；步骤5：利用训练好的模型输出成像结果，对电磁逆散射模型进行测试；本方法采用融合TV损失函数正则项的U‑Net网络实现，一方面TV损失函数的加入提升了模型应对预处理数据中存在的“伪影”的能力，提高了模型在高噪声情况和强散射体情况下的成像能力，另一方面正则项的加入使得用较少的训练数据便可以产生很好的反演结果并具有较强的泛化能力，具有成像效果好、训练时间短和泛化能力强的特点。
一种基于 deep net 模型电磁散射成像方法

[发明专利]基于谐振散射回波信号的雷达目标识别方法-CN202011517837.5在审
发明人：郭良帅;李亚军;张慧媛;张润俊 -专利权人：上海无线电设备研究所
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于谐振散射回波信号的雷达目标识别方法，包含以下步骤：S1、利用时域有限差分算法获取已知类别的典型雷达目标的谐振散射回波信号，并建立典型雷达目标谐振散射回波数据库；S2、建立以典型雷达目标谐振散射回波数据库为输入、以典型雷达目标类别作为输出的深度神经网络模型，并结合向后传播模型解算深度神经网络模型的网络参数；S3、获取被测雷达目标的谐振散射回波信号，并作为步骤S2中解算得到网络参数的深度神经网络模型的输入，从而得到被测雷达目标的类型
基于谐振散射回波信号雷达目标识别方法

[发明专利]一种大气颗粒物的微物理特性到光学散射特性的计算方法-CN201710388235.6有效
发明人：程天海;吴俣 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2017-05-27 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种大气颗粒物的微物理特性到光学散射特性的计算方法与模型。该方法通过实际观测和搜集整理，获得具有复杂形态和多成份混合特性的大气气溶胶颗粒物微观形态和组成成份，模拟黑碳、有机物、硫酸盐、烟尘、沙尘和水滴等多种不同气溶胶成份共同存在的混合方式和理化特性，构建典型大气颗粒物的微物理模型基于本发明提供的大气颗粒物的微物理特性到光学散射特性的计算方法与模型，面向不同的大气场景，针对不同颗粒物的微物理特性，选择合适的光学散射计算方法，构建相应的大气颗粒物光学散射模型，计算获得具有复杂形态和多成份混合气溶胶的光学散射特性
一种大气颗粒物理特性光学散射计算方法

[发明专利]一种基于GPU的高精度图形电磁散射计算方法-CN201710152135.3有效
发明人：李建周;王文卓;张洲;王筱洋 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2017-03-15 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于GPU的高精度图形电磁散射计算方法，涉及电磁散射领域，进行3D建模，创建无光照的像素细分计算环境，换算电磁参数得出RCS散射值，而后求和得到总散射场并计算表面电流，最终得到实时雷达散射截面积以及模型表面动态实时的电流强度，本发明采用基于像素细分的图形算法，有效避免复杂目标缩放在屏幕上，不同离散片元因为显示精度而导致重合在一个像素上，致使模型细节损失，使用GPU并结合像素细分大幅度提高模型显示精度及计算精度，极好的弥补了图形算法相比于低频算法精度差的问题，同时不再需要光照模型来获取法矢量信息，大大提高了CPU和GPU的计算效率。
一种基于 gpu 高精度图形电磁散射计算方法

[发明专利]基于神经网络的超声背散射零差K模型参数估算方法-CN201911079852.3有效
发明人：周著黄;高安娜;欧阳亚丽;吴水才;高宏建;丁琪瑛 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-11-07 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的超声背散射零差K模型参数估算方法，是根据已知的超声背散射零差K模型的参数μ和k，利用蒙特卡洛仿真产生零差K模型独立同分布的超声背向散射信号样本；基于这些样本计算特征参数；利用计算得到的特征参数和已知的μ和k，训练得到反向传播神经网络模型；对于待测的超声背向散射信号样本，首先计算其特征参数，再将特征参数输入训练得到的反向传播神经网络模型，就可得到待测样本的零差K模型参数μ和k的估算结果。
基于神经网络超声散射模型参数估算方法

[发明专利]在非所要衍射级存在的情况下的散射测量建模-CN202080009572.X在审
发明人： P·R·阿金斯;列-关·里奇·利;S·克里许南;D·W-C·吴;E·邱 -专利权人：科磊股份有限公司
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G01N21/47 文献下载
摘要：一种计量系统可接收用于基于波长范围内的来自散射测量工具的光谱散射测量数据的回归来测量包含以选定图案分布的特征的目标的一或多个选定属性的模型。所述计量系统可进一步产生所述模型的加权函数来使与其中预测由所述散射测量工具在测量所述目标时捕获的光包含非所要衍射级的波长相关联的所述光谱散射测量数据的部分去加重。所述计量系统可进一步指导所述光谱散射测量工具产生包含以所述选定图案分布的制造特征的一或多个测量目标的散射测量数据。所述计量系统可进一步基于所述一或多个测量目标的所述散射测量数据回归到由所述加权函数加权的所述模型来测量所述一或多个测量目标的所述选定属性。
衍射存在情况散射测量建模

[发明专利]基于贝叶斯神经网络的偏振散射光谱细胞核尺寸预测方法-CN202210913693.8在审
发明人：穆廷魁;阿卜杜萨拉木·图尼亚孜 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于偏振散射光谱技术与贝叶斯深度学习技术相结合的细胞核尺寸预测方法，通过测量病变组织单次散射光谱，利用训练好的贝叶斯神经网络就对输入的单次散射光谱进行预测，可以获取组织的细胞核大小。本发明包括以下步骤：单次散射光谱物理模型的建立，单次散射光谱训练集的生成，构建贝叶斯神经网络，用生成的单次散射光谱训练集对神经网络进行训练，评估模型；用训练好的贝叶斯网络模型对待测样品的单次散射光谱进行预测
基于贝叶斯神经网络偏振散射光谱细胞核尺寸预测方法

[发明专利]一种验证水中受激布里渊散射超声光栅结构的方法-CN202011012773.3有效
发明人：史久林;贾晓红;刘严欢;何兴道 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G02B27/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种验证水中受激布里渊散射超声光栅结构的方法，是在受激布里渊散射耦合波理论的基础上建立的水中受激布里渊散射超声光栅结构模型，同时得到水中折射率的非均匀分布模型。通过考虑强激光入射到水中激发受激布里渊散射时产生的非线性效应，建立泵浦光和散射光在水中的传输表达式，得到横向传输过程中各空间位置的光强分布，进而建立水中折射率分布函数。通过对介质中光栅理论的研究，选择多种光谱分布与受激布里渊散射光谱分布最为相似的光栅模型，按照其折射率调制规律对本发明所建立的折射率函数进行调制。通过反射谱的对比，获得水中发生受激布里渊散射时的折射率分布关系。
一种验证水中布里渊散射超声光栅结构方法

[发明专利]基于格栅效应的室内周期矩形声扩散体散射系数预测方法-CN201510750448.X在审
发明人：王海涛;曾向阳;杜博凯;刘延善 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2015-11-06 - 公布日： 2016-03-23 - 主分类号： G01N29/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于格栅效应的室内周期矩形声扩散体散射系数预测方法，用于解决现有方法效率低而导致耗时长的技术问题。技术方案是将三维周期矩形扩散体进行降维处理，以二维周期矩形扩散体轮廓为计算模型，根据格栅方程预测在某一入射角度时，入射波发生的散射阶次，得到这些阶次散射波的传播方向；根据散射波的传播方向对进入矩形声扩散体凹槽内的声波进行路径跟踪建模，依据建模结果对每个阶次散射波的能量进行预测，最终根据各个反射波的能量得到方向入射散射系数及无规入射散射系数的数值。本发明由于无需对周期扩散体模型进行离散处理，仅对二维模型展开计算，因此可提高周期矩形扩散体散射系数的预测效率，适用于工程应用中的快速估计。
基于格栅效应室内周期矩形扩散散射系数预测方法

[发明专利]一种基于深度学习的TOF-PET散射校正方法-CN201910459963.0在审
发明人：叶宏伟;马春晓;周龙 -专利权人：浙江明峰智能医疗科技有限公司
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的TOF‑PET散射校正方法，涉及医学影像设备技术领域，包括通过拟合法、卷积/反卷积法、能窗法或单次散射模拟法获取non‑TOF‑PET的散射符合事例形成的正弦图，并对所有的数据集进行归一化；获取M个时间段的TOF‑PET的散射符合事例的正弦图；对non‑TOF‑PET和TOF‑PET的数据集进行归一化,并将此数据集分为训练集和测试集；构建深度学习网络模型；使用训练集对深度学习的网络模型进行训练，得到最优权重并保存；使用最优权重，将测试集中的non‑TOF‑PET散射符合事例正弦图输入到训练好的深度学习网络模型；得到估计到的M个时间片段的TOF‑PET的散射符合事例正弦图。本发明能在提高散射校正速度的同时确保散射校正的准确度。
散射散射校正正弦图网络模型数据集归一化训练集优权学习医学影像设备准确度时间片段测试集反卷积模拟法拟合法时间段构建卷积能窗测试保存

[发明专利]复杂空间目标光散射建模方法-CN201010228868.9无效
发明人：蓝朝桢;徐青;孙伟;李建胜;周杨;邢帅;何钰;张衡;施群山;靳国旺;马东洋;王栋 -专利权人：中国人民解放军信息工程大学
申请日： 2010-07-16 - 公布日： 2010-12-01 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及复杂空间目标光散射建模方法，属于航天空间目标建模技术领域，本发明首先根据材料的综合光散射强度，建立材料光散射经验模型；采用平行投影变换获得空间目标的入射截面，并判断选出有效入射截面；根据材料光散射经验模型，统计绘制的有效入射截面上像素的反射率均值得到平均反射率；根据有效入射截面像素总个数与绘制窗口的面积比例关系，求得有效入射截面面积；建立复杂空间目标光散射模型；本发明在考虑了材料非相干散射特性和相干散射特性的基础上，根据光线实际传播特性，将三维空间的复杂计算投影到二维平面，并利用计算机图形学理论实现了有效入射截面和截面平均反射率的快速确定，较好的解决了复杂空间目标的光散射计算问题。
复杂空间目标散射建模方法

[发明专利]一种无人机非平稳空对空MIMO信道的几何随机建模方法-CN202111368664.X有效
发明人：张治中;孙晶晶;邓炳光;赵家进 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H04B17/391 文献下载
摘要：该建模方法所提模型是一种三维几何随机模型，假设发射无人机和接收无人机都在一个同心圆柱环内，并且在发射无人机和接收无人机周围都存在散射体。在该模型中考虑远近散射体，近处的散射体分布在内圆柱表面上，远处的散射体分布在外圆柱表面上。接收信号包括视距分量、一次散射分量和两次散射分量，同时考虑发射无人机和接收无人机的移动性，通过发射无人机和接收无人机的时变速度，建立非平稳信道模型。该方法在无人机实际通信场景下，能够建立一个可靠、高效的空对空信道模型，为研究人员设计和测试无人机通信系统，推广无人机在生活各方面的应用提供理论支持。
一种无人机平稳空对空 mimo 信道几何随机建模方法

[发明专利]波前整形方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310622533.2在审
发明人：卢大江;田宜彬;钟小品;吴宗泽 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G02B27/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种波前整形方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取散射系统的光学参量，根据光学参量从传播模型中确定对应的散射传递函数。传播模型包括与不同结构的散射系统对应的散射传递函数。对根据参考波前调制分布和确定的散射传递函数得到的参考输出图样进行输出面约束，得到输出图样信息，基于确定的散射传递函数对输出图样信息进行处理，得到波前调制分布，该波前调制分布用于进行波前整形。该波前整形方法不仅可以匹配不同结构的散射系统，还可以保障波前整形效果。
整形方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种目标电磁散射特性数据重构方法和装置-CN201910006972.4有效
发明人：陈轩;赵涛;董纯柱;张向阳 -专利权人：北京环境特性研究所
申请日： 2019-01-04 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标电磁散射特性数据重构方法和装置，涉及雷达成像技术领域。其中，本发明的方法包括：构建目标的三维回波信号模型，并将所述三维回波信号模型转换为状态空间方程；根据目标的散射回波数据构建广义Hankel矩阵，基于所述Hankel矩阵对所述状态空间方程进行求解，以确定目标散射中心的参数估计值；根据所述目标散射中心的参数估计值重构目标的电磁散射特性数据。通过以上步骤，既保证目标电磁散射特性数据的重构精度，又能实现对全空间目标电磁散射特性数据的高效压缩和实时加载。
一种目标电磁散射特性数据方法装置