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[发明专利]一种存在旋转变化和尺度差异的异源遥感图像匹配方法-CN202210202888.1有效
发明人：张云;袁浩轩;李宏博;冀振元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：一种存在旋转变化和尺度差异的异源遥感图像匹配方法，涉及一种异源遥感图像匹配方法。为了解决异源遥感图像匹配是存在旋转变化和尺度差异的问题。本发明利用先验匹配点对计算初始的仿射变换矩阵并将异源遥感图像分成对应的图像块，基于harris算子提取光学遥感图像块中的角点，利用HOPC算法确定光学遥感图像块上的角点坐标对应的SAR遥感图像上的坐标点；以匹配点对为中心截取子图像块，基于神经网络得到匹配损失值并进一步筛选正确的匹配点；根据每对匹配图像块中正确匹配点的损失值对匹配点进行筛选，由损失值得到仿射变换矩阵的贡献度，通过贡献度加权获得最终的仿射变换矩阵，从而实现异源遥感图像匹配。主要用于异源遥感图像的匹配。
一种存在旋转变化尺度差异遥感图像匹配方法

[发明专利]机动目标ISAR散焦图像高分辨重聚焦方法-CN202211027066.0有效
发明人：张云;袁浩轩;李宏博;冀振元;魏晨曦 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：机动目标ISAR散焦图像高分辨重聚焦方法，属于ISAR图像处理领域。为了解决现有的机动目标ISAR图像存在的散焦问题。本发明首先将ISAR散焦图像进行分割，然后将分割后的ISAR散焦图像以复数的形式送入CVPHD网络进行处理，CVPHD网络为基于复数域Pix2pixHD结构，其包含一个复数的卷积单元、一个复数的残差单元、一个复数的反卷积单元、一个实数卷积单元；实数卷积单元输出虚假生成图像，即聚焦后的图像。本发明用于机动目标ISAR散焦图像的高分辨重聚焦。
机动目标 isar 散焦图像分辨聚焦方法

[发明专利]空间目标多源数据参数化仿真与MixCenterNet融合检测方法-CN202110441799.8有效
发明人：张云;化青龙;冀振元;李宏博;姜义成 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：空间目标多源数据参数化仿真与MixCenterNet融合检测方法，涉及ISAR图像处理领域。本发明是为了解决目前的多源数据融合检测方法存在可操作性低、检测精度不高从而导致的在实际中难以应用的问题。本发明包括：获取光学渲染图像；获取空间目标ISAR仿真图像；将光学渲染图像和ISAR仿真图像进行MixCenterNet融合检测；融合检测时将成对的光学渲染图像和ISAR仿真图像输入MixCenterNet中；光学图像经34层ResNet骨干网络处理，ISAR图像经16层的VGG骨干网络处理，然后分别通过级联角点池化与中心池化生成角点热图与中心点热图确定目标在光学图像中的位置；ISAR图像经16层的VGG骨干网络处理所得特征图，连同光学图像经34层的ResNet骨干网络处理所得特征图一并输入到全连接层，再经Softmax层输出目标类别信息。
空间目标数据参数仿真 mixcenternet 融合检测方法

[发明专利]海上SAR舰船目标显著性检测与识别方法-CN202110098588.9有效
发明人：张云;化青龙;冀振元;李宏博;姜义成 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：海上SAR舰船目标显著性检测与识别方法，属于图像处理领域。本发明为了解决针对弱目标检测性能较差、图像显著性提取适应性低的问题。本发明方法包括：将高斯滤波后的单通道SAR灰度图像扩充为三通道灰度图像，进行Lab颜色空间转换，计算像素点在不同尺度下的显著性，生成多尺度显著性子图，将各显著性子图融合后形成最终的显著图；对显著图做两次阈值分割，得到分割结果；对显著图中疑似目标区域的像素点进行聚类，输出疑似目标区域对应的外接矩形信息；提取哈尔特征，将哈尔特征输入至级联分类器中进行训练，得到舰船目标识别模型；将哈尔特征输入值级联分类器中进行二分类，得到舰船目标。本发明用于SAR舰船目标显著性检测与识别。
海上 sar 舰船目标显著检测识别方法

[发明专利]基于多学习器优化的XGBoost的小样本条件下空间目标ISAR图像分类方法-CN202111544817.1在审
发明人：张云;袁浩轩;李宏博;冀振元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：基于多学习器优化的XGBoost的小样本条件下空间目标ISAR图像分类方法，属于ISAR图像处理技术领域。是为了解决针对现有对小样本条件下空间目标ISAR图像识别率低的问题。本发明针对待分类的ISAR自旋空间目标图像，利用基于多学习器优化的XGBoost模型进行空间目标ISAR图像分类；XGBoost模型是利用XGBoost算法集成堆叠网络形成的XGBoost网络模型，堆叠网络中并行的基础学习器包括图卷积网络、胶囊网络和加入基于旋转不变性的注意力机制模块的Alexnet网络；其中，胶囊网络包含一个基础特征提取模块、一个向量特征提取模块以及动态路由层，且胶囊网络中不含有池化层。主要用于ISAR图像的分类。
基于学习优化 xgboost 样本条件下空间目标 isar 图像分类方法

[发明专利]基于图像补全的空间目标异源图像匹配方法-CN202111544857.6在审
发明人：张云;袁浩轩;冀振元;李宏博 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：基于图像补全的空间目标异源图像匹配方法，属于ISAR图像和光学图像处理技术领域。为了解决目前针对ISAR像素点缺失情况下的匹配图像方法存在匹配精度低的问题。本发明首先基于三维空间目标模型与距离多普勒算法仿真获得目标自旋情况下的ISAR图像序列；并利用投影的方法获得与ISAR图像同姿态的空间目标的光学样本；然后基于图像序列和最优权重的HaLRTC方法对空间目标对应的ISAR图像的缺失像素进行补全；最后基于金字塔重采样和优化迭代的方法对空间目标ISAR图像和光学图像进行匹配。本发明主要用于ISAR图像和光学图像的匹配。
基于图像空间目标匹配方法

[发明专利]基于C2C的自监督SAR海杂波抑制方法、系统、存储介质及设备-CN202111417460.0在审
发明人：张云;化青龙;王军;冀振元;姜义成;徐丹 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：基于C2C的自监督SAR海杂波抑制方法、系统、存储介质及设备，属于雷达图像处理技术领域。为了解决现实中缺乏无杂波的真实数据，从而导致不能有效地利用现有的深度学习技术对SAR杂波进行抑制的问题。本发明首先对待抑制的宽幅场景SAR进行裁剪，形成测试切片集；在用于CV‑UNet++训练的杂波切片集中随机选取N个杂波切片，并按照C2C策略将测试切片S与N个杂波切片相减得到并输入到CV‑UNet++中，得到N个杂波抑制后的切片Ti，取为测试切片S的最终杂波抑制效果图。主要用于SAR海杂波的抑制。
基于 c2c 监督 sar 海杂波抑制方法系统存储介质设备

[发明专利]基于CV-ConvGRU的SAR三维转动目标重聚焦方法-CN202111417477.6在审
发明人：张云;化青龙;冀振元;姜义成;李宏博;徐丹 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：基于CV‑ConvGRU的SAR三维转动目标重聚焦方法，涉及图像处理技术领域，针对现有技术中由于海浪、风、自身航行等因素的影响导致SAR成像模糊的问题，本申请提出了一种CV‑ConvGRU，CV‑ConvGRU将包括卷积层、激活函数、更新门、重置门在内的整个网络扩展到复杂域中，并在此基础上，推导出一种用于CV‑ConvGRU训练的反向传播算法。本申请基于CV‑ConvGRU设计了CV‑SSRN架构，进行SAR三维转动目标重聚焦，将SAR重聚焦任务转换为一个图像回归问题，并加入编码器与解码器，来实现目标重新聚焦，聚焦精度显着提高，避免了SAR成像模糊的问题。本申请利用SAR成像原理、复数域深度学习技术，更好的满足复杂SAR重聚焦需求，对视角变化、仿射变换、噪声保持一定程度的稳定性。
基于 cv convgru sar 三维转动目标聚焦方法

[发明专利]基于Mix-CV-CNN网络的三维转动舰船目标识别方法-CN202111417489.9在审
发明人：张云;化青龙;李宏博;冀振元;姜义成;徐丹 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：基于Mix‑CV‑CNN网络的三维转动舰船目标识别方法，涉及目标识别领域。本发明是为了解决目前舰船识别方法在针对运动状态的舰船进行目标识别时会出现模糊、散焦的现象进而造成的舰船目标识别准确率低的问题。本发明具体过程为：获取待识别的SAR三维转动舰船目标图像，将待识别的SAR三维转动舰船目标图像输入到训练好的Mix‑CV‑CNN模型中获取SAR三维转动舰船目标的类别。Mix‑CV‑CNN模型采用Mix‑CV‑CNN前向传播和Mix‑CV‑CNN反向传播方法训练，Mix‑CV‑CNN前向传播为将训练集中的图像输入到构建的Mix‑CV‑CNN模型中输出舰船目标的类别；Mix‑CV‑CNN反向传播为利用前向传播获得的全连接层输出向量获取Mix‑CV‑CNN模型中每一层的误差项，并利用误差项更新卷积层和全连接层的权值获得训练好的Mix‑CV‑CNN模型。本发明用于动态舰船目标的识别。
基于 mix cv cnn 网络三维转动舰船目标识别方法

[发明专利]基于CV-ConvLSTM的SAR三维转动目标转速估计方法-CN202111417490.1在审
发明人：张云;化青龙;冀振元;姜义成;李宏博;徐丹 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：基于CV‑ConvLSTM的SAR三维转动目标转速估计方法，涉及图像处理技术领域，针对现有技术中运用时频分析成像处理的方法消除模糊存在准确率低的问题，本申请提出了一种CV‑ConvLSTM，CV‑ConvLSTM将包括卷积层、激活函数、输入门、遗忘门、输出门在内的整个网络扩展到复杂域中，并在此基础上，推导出一种用于CV‑ConvLSTM训练的复数域随时间反向传播算法CV‑BPTT。本申请基于CV‑ConvLSTM设计了TSF‑Net架构，进行SAR三维转动目标转速估计，将SAR转速估计任务转换为一个图像回归问题，来实现目标转速估计，估计精度显着提高。本申请利用SAR成像原理、复数域深度学习技术，更好的满足复杂SAR转速估计需求，对视角变化、仿射变换、噪声保持一定程度的稳定性。
基于 cv convlstm sar 三维转动目标转速估计方法

[发明专利]一种基于单通道被动雷达的目标探测方法及系统-CN202111424092.2在审
发明人： 冀振元;张云;姚成鑫;张蕾昱 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01S13/50 文献下载
摘要：一种基于单通道被动雷达的目标探测方法及系统，它属于目标探测技术领域。本发明解决了采用现有的目标探测方法时硬件负担大的问题。本发明基于keystone变换对单通道接收到的信号进行距离维的校正，将不同脉冲回波在同一距离单元上对齐；再基于重聚焦的方位维校正对单通道接收的信号进行方位维相位的校正，通过相位的补偿使不同脉冲在同一方位维度上对齐；通过对接收的信号进行距离维和方位维校正，以便于后续对反射波的积累，进而实现目标的探测任务。本发明可以应用于对目标进行探测。
一种基于通道被动雷达目标探测方法系统

[发明专利]一种基于船载高频地波雷达的海洋表面风场测量方法-CN201711173938.3有效
发明人：谢俊好;姚国伟;席堃;冀振元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2017-11-22 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G01S13/95 文献下载
摘要：一种基于船载高频地波雷达的海洋表面风场测量方法，本发明涉及海洋表面风场测量方法。本发明解决了传统海洋表面风场测量工具部署维护困难、无法大面积测量和观测效率低的问题；以及岸基高频地波雷达探测海域与测量性能受限的问题。一：选取某一距离门对应的一阶海面回波多普勒展宽谱；二：确定被探测方位的海洋单元回波的入射方位角对应的多普勒频率；三：建立风向与扩展因子的对应关系；四：提取无模糊风向和对应的扩展因子；五：建立风速与扩展因子的对应关系；六：重复执行二到五，依次得到该距离门内不同探测方位海洋单元对应的风场；七：重复执行N遍一到六，得到雷达探测范围内整个海域的海面风场。本发明用于海洋表面风场测量领域。
一种基于高频地波雷达海洋表面测量方法

[发明专利]船载高频地波雷达海杂波时域抑制方法-CN201611093000.6在审
发明人： 冀振元;衣春雷;谢俊好 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2016-12-01 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：船载高频地波雷达海杂波时域抑制方法，本发明涉及杂波抑制领域，具体涉及船载高频地波雷达海杂波时域抑制方法。本发明的目的是为了克服传统方法FFT‑DBF输出信杂噪比低，目标检测性能差的问题。具体过程为：一：利用无目标数据，针对待检测距离单元，对阵元数据进行数字波束形成，得到待检测距离单元和方位的时域数据xD；所述高频为3‑30MHz；二：利用一得到的无目标待检测距离单元和方位的时域数据对RBF网络进行训练；得到训练好的RBF网络；三：根据有目标数据，利用训练好的RBF网络对待检测距离单元和方位的时域数据进行预测、对消，得到z′[k0]；四：对z′[k0]进行处理，得到待检测距离单元和方位的频域结果z'fft。本发明用于杂波抑制领域。
高频地波雷达海杂波时域抑制方法

[发明专利]一种基于阵列重构的分布式多载舰超视距雷达的DOA估计方法-CN201510801617.8在审
发明人： 冀振元;张军星;谢俊好;袁业术;丁甲 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2015-11-19 - 公布日： 2016-03-30 - 主分类号： G01S7/42 文献下载
摘要：一种基于阵列重构的分布式多载舰超视距雷达的DOA估计方法，本发明涉及分布式多载舰超视距雷达的DOA估计方法。本发明是要解决现有的超分辨算法在分布式多舰载超视距雷达系统中对目标的角分辨能力差、以及不能适用于任意结构阵列和运动阵列的问题，而提供一种基于阵列重构的分布式多舰载超视距雷达的DOA估计算法。该方法是通过一、子阵间的初始距离d以及子阵行驶距离；二、行驶距离与初始距离的和为d_m；三、确定△θ和载频；四、得到虚拟阵列1、2、3和4；五、确定最佳的虚拟阵列；六、计算得到最佳虚拟阵列的非时变数据协方差矩阵；七、得到合成空间谱等步骤实现的。本发明应用于分布式多载舰超视距雷达的DOA估计领域。
一种基于阵列分布式多载舰超视距雷达 doa 估计方法

[发明专利]基于改进的降维空时自适应处理的船载高频地波雷达海杂波抑制方法-CN201510801594.0在审
发明人： 冀振元;衣春雷;谢俊好;袁业术 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2015-11-19 - 公布日： 2016-03-02 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明是基于改进的降维空时自适应处理的船载高频地波雷达海杂波抑制方法，属于杂波抑制领域。本发明为了解决现有技术自适应处理算法计算量大，杂波抑制效果差的问题，进而提出了一种基于改进的降维空时自适应处理的船载高频地波雷达海杂波抑制方法。具体步骤包括：步骤一、对高频地波雷达回波基带信号进行距离变换和多普勒变换形成距离单元和多普勒单元数据；步骤二、利用MUSIC算法对任一距离单元和任一多普勒单元数据进行方位向处理；步骤三、对通过MUSIC算法处理后的数据进行降维空时自适应处理抑制海杂波。本发明用于杂波抑制领域。
基于改进降维空时自适应处理高频地波雷达海杂波抑制方法

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