专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于空域特性的雷达图像杂波抑制方法-CN201410001056.9有效
  • 陈唯实;李敬 - 中国民航科学技术研究院
  • 2014-01-02 - 2016-10-26 - G06K9/40
  • 本发明公开了一种基于空域特性的雷达图像杂波抑制方法。本发明方法基于雷达运动目标在空域上的特性,在实现弱小目标检测的同时,对较强的杂波信息进行抑制。首先进行背景图像建模,然后进行背景差分处理,最后利用背景图像和前景图像中的马尔科夫随机场信息,剔除背景静止物体周围的杂波,实现基于空域特性的杂波抑制。本发明克服了传统杂波抑制方法仅仅依靠灰度值进行阈值分割的缺点,从空域上区分目标与杂波信息,最大限度地抑制了杂波干扰,适用于基于PPI雷达图像的弱小运动目标检测。
  • 一种基于空域特性雷达图像抑制方法
  • [发明专利]基于空时混沌的光学海杂波抑制方法-CN201510434211.0在审
  • 李正周;曹东;刘林岩;程蓓;邵万兴;李家宁;侯倩;金钢 - 重庆大学;中国人民解放军63821部队
  • 2015-07-22 - 2015-11-18 - G06T5/00
  • 一种基于空时混沌的光学海杂波抑制方法,包括以下步骤:选取海杂波光学图像中同一位置处的图像强度组成海杂波时间序列,选取海杂波光学图像中沿海浪运动方向的一列图像强度组成海杂波空间序列;分别验证海杂波在时域和空域的混沌性Lyapunov指数;分别对时域和空域的数据序列进行训练径向基函数的神经网络预测;用两个预测值和实际值进行线性拟合,得到一个耦合系数;采用最小二乘支持向量机‑耦合映象格子算法,构造预测函数,得到预测值;海杂波预测值与实际值进行杂波对消本发明采用了空域和时域结合预测的算法抑制海杂波,克服了现有时域混沌机理预测的不准确性。
  • 基于混沌学海抑制方法
  • [发明专利]一种基于等离子体电流的低杂波输出功率控制方法-CN201611166780.2在审
  • 吴则革;王茂;单家芳 - 中国科学院合肥物质科学研究院
  • 2016-12-16 - 2017-05-17 - G21B1/05
  • 本发明公开了一种基于等离子体电流的低杂波输出功率控制方法,根据托卡马克中等离子体电流判断低杂波是否输出功率,等离子体电流转换为电压信号由低杂波总控台采集;低杂波的微波源本振具有一个受外部电压控制的PIN开关,用来打开或关闭本振;低杂波投入时刻受外部触发控制,低杂波投入之后首先在T时间内保持微波源本振打开,T软件可调;T时间之后对等离子体电流判断,若检测到电流值小于保护阈值,则由低杂波总控台输出关闭信号至微波源本振PIN开关,停止低杂波功率输出,其中等离子体电流保护阈值软件可调。本发明可以在不涉及速调管高压电源的前提下独立控制低杂波输出功率的通断,易于实现,具有方便经济快速的特点。
  • 一种基于等离子体电流低杂波输出功率控制方法
  • [发明专利]杂波与角反复合模型、构建系统及模拟仿真方法-CN202110560251.5在审
  • 王学田;李艳宇;高洪民 - 北京理工大学
  • 2021-05-21 - 2021-10-15 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种海杂波与角反复合模型、构建系统及模拟仿真方法,能够通过不同海情、大擦地角下的海杂波与角反复合模型建立,更准确地模拟真实海面与角反作用的复杂环境。该模型采用k分布描述海杂波,不仅能很好地满足所观察的杂波幅值的长拖尾特性,而且从海杂波构成的物理机制出发,将杂波描述成由一个快变量和一个慢变量构成,能够反映了浪涌等慢变化的海面特性,是一种能够精确反应雷达海杂波的幅度统计特性模型而对于角反根据其统计特性也可以得出其大致复合威布尔分布,故海杂波与角反复合时可认为是k分布与威布尔分布的线性组合。该模型能够对海杂波环境下的角反进行准确地建模,模拟真实情况下环境干扰对角反的影响。
  • 海杂波复合模型构建系统模拟仿真方法
  • [发明专利]一种数据模型双驱动下的海杂波建模与抑制方法-CN202111419764.0在审
  • 陈鹏;许震;王宗新;曹振新 - 东南大学
  • 2021-11-26 - 2022-03-01 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种数据模型双驱动下的海杂波建模与抑制方法,属于雷达与信号处理技术和人工智能技术领域。包括以下步骤:搭建生成对抗网络GAN作为海杂波建模算法的驱动模型,同时采用高斯白噪声数据与海杂波数据作为海杂波建模算法的驱动数据;进行GAN中的生成器和判别器的模型训练;搭建基于卷积神经网络CNN的海杂波抑制模型,并使用GAN模型所生成的数据作为CNN的输入数据集,进行CNN的模型训练;进行模型性能的衡量,采用均方差MSD检验来衡量GAN模型的海杂波建模仿真效果,通过对比使用CNN模型前后的雷达接收信号时频谱,检验CNN模型的海杂波抑制效果。本发明提供的方法,能更有效的进行海杂波的仿真建模,并可以对雷达接收信号中的海杂波分量进行抑制。
  • 一种数据模型驱动海杂波建模抑制方法
  • [发明专利]一种基于生成对抗网络的探地雷达图像杂波抑制方法-CN202210617637.X在审
  • 徐启敏;王作亮;李旭 - 东南大学
  • 2022-06-01 - 2022-09-02 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于生成对抗网络的探地雷达图像杂波抑制方法。该方法以含有杂波的探地雷达图像为输入,输出干净探地雷达图像。该方法首先构建含杂波探地雷达图像、干净探地雷达图像两组数据集。含有杂波的探地雷达图像采用通过探地雷达实地采集的数据形成的图像中受杂波影响的图像;干净探地雷达图像采用去背景后的单一均匀介质仿真图像。接着,构建杂波图像生成干净图像的生成器模型与判别器模型,以及干净图像生成杂波图像的生成器模型与判别器模型,并采用CycleGAN的训练方法进行训练。最后,用训练好的生成器模型进行探地雷达图像的杂波抑制。本发明方法不要求数据集中杂波图像与干净图像一一对应,真值获取方式简单,并且相较于传统方法有更好的泛化性能。
  • 一种基于生成对抗网络雷达图像抑制方法

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