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[发明专利]基于序列重构的两阶段海面雷达目标精准检测方法及系统-CN202310879987.8在审
发明人：肖童;王津港;李松斌 -专利权人：中国科学院声学研究所南海研究站
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了基于序列重构的两阶段海面雷达目标精准检测方法及系统，该方法包括两个阶段，第一阶段：对采集到的雷达回波信号进行预处理；对预处理后的雷达回波数据进行恒虚警检测得到有无目标的初步判断；第二阶段：对初步判断为有目标的检测点进行压缩编码；将压缩编码后的待检测数据输入至预先建立及训练好的雷达目标检测模型，得到是否为真实目标的检测结果；所述雷达目标检测模型包括依次连接的：特征提取模块，用于从压缩编码后的待检测数据中提取高维特征信息；特征赋权模块，用于重构特征序列；和线性预测模块，用于检测是否为真实目标。本发明的方法可在复杂的海面条件下进行雷达目标检测，具有较高的检测精度的同时具有较低的虚警。
基于序列阶段海面雷达目标精准检测方法系统

[发明专利]一种脉冲压缩雷达海面目标自进化检测方法-CN202310685216.5在审
发明人：李松斌;王津港 -专利权人：中国科学院声学研究所南海研究站
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于脉冲压缩雷达的海面目标自进化检测方法，该方法包括：在雷达当前工作环境下采集无监督回波样本，并进行预处理；对预处理后的每一个无监督回波样本，通过对预先训练好的一组教师模型计算多专家联合信息熵，实现可靠样本筛选；再基于目标镜像进行数据扩充；基于扩充后的可靠样本，通过异类域混合损失来优化学生模型，得到训练好的检测模型；对待检测雷达回波经规整处理后输入检测模型实现海面目标检测；所述教师模型和学生模型结构相同，均通过卷积神经网络和注意力机制实现。本发明的方法能够进行高精度的海杂波背景下的雷达海面目标检测，提升了检测精度，也更适用于对多种不同海面目标以及强海杂波背景下的检测。
一种脉冲压缩雷达海面目标进化检测方法

[发明专利]基于CNN和双视角注意力的海杂波背景下雷达目标检测方法-CN202211591597.2在审
发明人：李松斌;王津港;魏晓曦;劳成旺;欧霖杰 -专利权人：中国科学院声学研究所南海研究站;恒锋信息科技股份有限公司
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了基于CNN和双视角注意力的海杂波背景下雷达目标检测方法，所述方法包括：对待检测的雷达回波信号进行预处理；将预处理后的雷达回波按照检测窗口长度进行切分得到窗口信号；将窗口信号输入预先建立和训练好的雷达目标检测模型，得到待检测信号中是否包含海面目标的决策；所述雷达目标检测模型通过CNN和双视角注意力实现。本发明的方法能够进行高精度的海杂波背景下的雷达海面目标检测，提升了检测精度，也更适用于对多种不同海面目标以及强海杂波背景下的检测。通过测试验证，本发明取得了超过现有方法的检测性能。
基于 cnn 视角注意力海杂波背景雷达目标检测方法

[发明专利]一种可跨语料库可跨算法的生成式文本隐写分析方法-CN202310011465.6在审
发明人：李松斌;杜辉;王津港;魏晓曦;劳成旺;陈榕魁 -专利权人：中国科学院声学研究所南海研究站;恒锋信息科技股份有限公司
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明公开了一种可跨语料库可跨算法的生成式文本隐写分析方法，该方法包括：将文本片段输入预先建立和训练好的的文本隐写检测模型，实现对自然文本与隐写文本的判别；所述文本隐写检测模型包括依次连接的词重要性语义编码模块、词间关联多尺度感知模块和岭回归分类模型；其中，所述词重要性语义编码模块，用于提取文本片段的语义特征；所述词间关联多尺度感知模块，用于从语义特征中获取词间关联特征；所述岭回归分类模型，用于根据词间关联特征实现对自然文本与隐写文本的判别。本发明的方法实现在少样本场景下仍能保持对自然文本与隐写文本的精准判别，性能指标超过现有方法。
一种语料库算法生成文本分析方法

[发明专利]一种基于词间依赖的生成式文本信息隐藏检测方法及系统-CN202111321442.2在审
发明人：李松斌;王津港;刘鹏 -专利权人：中国科学院声学研究所南海研究站
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于词间依赖的生成式文本信息隐藏检测方法及系统，所述方法包括：对待检测的文本信息进行预处理；将预处理后的文本映射为分布式嵌入向量；将分布式嵌入向量输入预先建立和训练好的文本信息隐藏检测模型，得到待检测文本中是否包含秘密信息的决策；所述文本信息隐藏检测模型基于词间依赖注意力机制和聚合依赖特征，通过全局加权推理实现。本发明的方法能够进行高精度的生成式文本信息隐藏检测，提升了检测精度，也更适用于复杂情况下的生成式文本信息隐藏检测。通过测试验证，本发明取得了超过现有方法的检测性能。
一种基于依赖生成文本信息隐藏检测方法系统