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[发明专利]一种基于原型选择的HRRP识别数据库构建方法-CN202310232814.7在审
发明人：王鹏辉;刘宏伟;杨浩蔚 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于原型选择的HRRP识别数据库构建方法，包括：步骤1：从雷达回波数据库中提取多个雷达HRRP数据，构建初始HRRP数据库；步骤2：利用概率分布策略和构建的自适应二阶优化器对初始HRRP数据库中的雷达HRRP数据进行原型选择，得到最终雷达HRRP原型集；步骤3：将最终雷达HRRP原型集作为HRRP识别数据库，为机器学习分类识别提供学习数据。本发明的基于原型选择的HRRP识别数据库构建方法，在雷达HRRP识别数据库中样本过多的情况下，从HRRP数据库选取最具价值的样本构成最终雷达HRRP原型集，该最终雷达HRRP原型集作为HRRP识别数据库
一种基于原型选择 hrrp 识别数据库构建方法

[发明专利]基于多任务学习的HRRP特征提取方法-CN202010638363.3有效
发明人：杨嘉琛;张茁 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多任务学习的HRRP特征提取方法，包括下列步骤：目标样本建模；获取目标样本HRRP：利用CST软件中的雷达距离像仿真模块，生成目标的全方位HRRP，仿真求解器为高频渐进求解器，远场频率为1Ghz；计算目标HRRP时间序列：基于目标全方位HRRP值，利用MATLAB时间序列计算程序，生成目标在不同轨迹下、含包括章动角、进动周期在内的不同微动信息的HRRP时间序列；利用MATLAB程序制作训练集
基于任务学习 hrrp 特征提取方法

[发明专利]基于卷积自编码的雷达HRRP目标类别标注方法-CN202110051020.1有效
发明人：郭晨;王海鹏;孙顺;潘新龙;郭强;刘颢;黄友澎;贾舒宜;唐田田;任利强 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明针对海量HRRP样本人工判读效率低、准确率低的难题，提出了一种基于卷积自编码的雷达HRRP目标类别标注方法。该方法主要分为三个阶段，阶段一，构建卷积自编码，并利用全部HRRP样本训练卷积自编码至收敛。阶段二，将卷积自编码的编码器作为特征提取器构建卷积神经网络，利用有标签HRRP样本对卷积神经网络进行训练，得到初始标注模型。阶段三，对独热编码满足标注条件的无标签HRRP样本进行标注，并用其对标注模型进行参数更新，重复阶段三，直到满足条件的HRRP样本不再增加，得到最终的标注模型。与传统标注方法相比，该方法充分利用无标签HRRP样本信息，大大提高标注效率和准确率，解决了海量HRRP样本的标注难题。
基于卷积编码雷达 hrrp 目标类别标注方法

[发明专利]基于SACGAN模型的HRRP样本生成方法-CN202310282003.8在审
发明人：刘宏伟;王鹏辉;印佳园 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SACGAN模型的HRRP样本生成方法，包括：基于雷达回波生成小样本训练集；其中，小样本训练集包括多个类别的HRRP样本，每个HRRP样本都有对应的类别标签；基于自注意力和谱归一化构建包括生成器、判别器和辅助分类器的SACGAN模型；将HRRP样本和类别标签输入到SACGAN模型中，并基于合页损失函数训练SACGAN模型；利用训练好的SACGAN模型生成样本扩充训练集。该方法不仅解决了现有CWGAN模型进行HRRP样本扩充时判别器出现梯度爆炸或者梯度消失情况导致的生成HRRP样本质量较差的问题；还解决了利用CACGAN模型进行HRRP样本扩充时，生成样本质量较差的问题
基于 sacgan 模型 hrrp 样本生成方法

[发明专利]一种基于复合采样集成的多类不平衡HRRP目标识别方法-CN202310686473.0在审
发明人：冯伟;邹欣杉;全英汇;杨莉荷;谢志伟;袁晓光 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于复合采样集成的多类不平衡HRRP目标识别方法，包括：步骤1：获取待测HRRP原始数据，对待测HRRP原始数据进行数据预处理，得到对应的待测特征向量；步骤2：将待测特征向量输入至训练完成的HRRP目标识别模型中，进行目标识别得到待测HRRP原始数据的分类结果；其中，根据获取的训练数据集采用基于多种采样方法和随机森林算法训练得到HRRP目标识别模型。本发明的基于复合采样集成的多类不平衡HRRP目标识别方法，通过集成多种采样技术的优势，从不同角度优化原始数据集，提升了模型的泛化性能，并通过集成学习提升小类别样本的识别精度。
一种基于复合采样集成不平衡 hrrp 目标识别方法

[发明专利]一种基于改进的LSGAN和CNN的HRRP雷达目标识别方法-CN202010940775.2有效
发明人：肖永生;聂江华;黄丽贞;喻小龙;毛聪;孙成立 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G01S13/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的LSGAN和CNN的HRRP雷达目标识别方法，所述方法包括以下步骤，S1、通过数据去噪模块接收带噪声和干净的HRRP数据，利用改进的LSGAN，生成高信噪比的HRRP数据；S2、采用目标识别模块接收HRRP数据，利用CNN进行目标识别，得到识别结果。本发明能够实现在HRRP数据信噪比较低时也能有很好的识别效果，同时通过改进网络，弥补原始GAN和LSGAN的不足。
一种基于改进 lsgan cnn hrrp 雷达目标识别方法

[发明专利]一种基于SMRA和BiGRU的雷达HRRP海杂波分类方法-CN202110980014.4在审
发明人：熊刚;陈迪;郁文贤 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SMRA和BiGRU的雷达HRRP海杂波分类方法，包括步骤:对雷达海杂波HRRP信号进行切割、取模、对齐；对预处理后HRRP，采用SMRA方法提取海杂波的多维特征，具体包括：(1)估计HRRP序列的PWVD时频特征谱；(2)对PWVD时频谱,在频率方向估计瞬时奇异性指数ISE，得到原信号的时间‑奇异性指数分布图；(3)在奇异性指数维，估计每个时刻的奇异性功率谱；(4)遍历所有的时刻点，得到原HRRP信号的SMRA多维特征谱；采用BiGRU深度网络模型对基于SMRA分析的HRRP雷达海杂波进行分类。
一种基于 smra bigru 雷达 hrrp 海杂波分类方法

[发明专利]基于ILFAcs模型的雷达HRRP目标识别方法-CN202110745157.7有效
发明人：杜兰;李洋;陈健;周宇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/50 文献下载
摘要：一种基于ILFAcs模型的雷达HRRP目标识别方法，其实现步骤为：从HRRP数据流中提取功率谱特征；训练最大间隔因子分析MMFA模型；生成永久保留样本集；获得第0个时刻之外的每个时刻的训练数据；构建ILFAcs本发明构建ILFAcs模型，对雷达HRRP数据流进行学习，能有效减少了时间和空间资源的浪费，提高了雷达HRRP目标识别效率，同时生成含有代表性雷达HRRP数据的永久保留样本集，缓解了灾难性遗忘问题，提升了雷达HRRP目标识别性能。
基于 ilfacs 模型雷达 hrrp 目标识别方法

[发明专利]一种靶向人核仁蛋白hRrp15 esiRNA的制备方法及应用-CN201210499532.5无效
发明人：朱长军;姜伟;董智雄 -专利权人：天津师范大学
申请日： 2012-11-30 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： C12N15/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种制备人核仁蛋白hRrp15esiRNA的特异性引物及采用此引物制备人核仁蛋白hRrp15esiRNA的方法。本发明根据蛋白分子氨基酸序列的同源性，从人子宫颈癌细胞HeLa的cDNA文库中克隆出hRrp15的cDNA。并制备了hRrp15的多克隆抗体并对其亚细胞定位以及细胞功能进行深入研究。本发明利用核糖核酸内切酶III酶切的方法成功制备了hRrp15的小分子干扰RNA文库(esiRNAlibrary)，并经鉴定可以有效抑制细胞内hRrp15的表达。在体外实验中证实hRrp15esiRNA文库可以特异性杀伤宫颈癌细胞HeLa，该esiRNA文库也可以抑制裸鼠体内宫颈癌异体移植瘤的生长，表明利用新型方法制备的hRrp15小分子RNA干扰文库可以作为有效地治疗手段用于治疗宫颈癌
一种靶向核仁蛋白 hrrp15 esirna 制备方法应用

[发明专利]一种基于Transformer的雷达目标识别方法-CN202210391520.4在审
发明人：夏伟杰;陈晴;潘勉;吕帅帅;蒋洁 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer的雷达目标识别方法，首先对原始HRRP样本集进行预处理，然后采用多尺度CNN来融合多种不同感受野的特征，并用SE模块基于通道之间的依赖关系进行建模，再采用Albert模型对HRRP数据进行建模。最后通过注意力分类模块对特征进行分类，完成HRRP识别。本发明应用堆叠Albert模块结合多头注意力机制来提取HRRP的双向特征。采用多尺度CNN结合SE模块来代替嵌入表示。针对HRRP的特殊性，利用多尺度卷积提取HRRP的多层次空间特征，通过不同的卷积核提取不同尺度的结构特征，并通过SE模块实现通道的重要性调整，提高了网络初期的表达能力。
一种基于 transformer 雷达目标识别方法

[发明专利]一种基于CNNKD的雷达HRRP小样本目标识别方法-CN202110491864.8在审
发明人：陈渤;田隆;郭泽坤;王鹏辉;纠博;刘宏伟 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CNNKD的雷达HRRP小样本目标识别方法，包括：构建多类别的HRRP样本集；对HRRP样本集进行处理得到有效HRRP样本集；利用有效HRRP样本集构建库内目标HRRP训练样本集；将库内目标HRRP训练样本集输入卷积神经网络进行训练得到基模型；根据基模型和子模型的输出得到损失值；利用损失值进行反向传播，根据Adam优化算法对子模型进行优化得到特征提取器；通过特征提取器对多类别非合作目标小样本训练集进行特征提取得到非合作目标的特征数据
一种基于 cnnkd 雷达 hrrp 样本目标识别方法

[发明专利]基于高斯选控玻尔兹曼机的HRRP识别方法-CN201810254090.5有效
发明人：杜兰;李晨;邓盛;孙永光;毛家顺 -专利权人：西安电子科技大学;西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
申请日： 2018-03-26 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯选控玻尔兹曼机的HRRP识别方法，主要针对已有HRRP识别方法不足，提出了高斯选控玻尔兹曼机应用于HRRP的噪声稳健识别。其实现步骤是：(1)预处理数据；(2)构建高斯选控玻尔兹曼机网络；(3)初始化网络参数；(4)将预处理后的HRRP训练样本输入高斯选控玻尔兹曼机；(5)对隐藏层和选择因子进行迭代采样；(6)更新可见层；本发明降低了对HRRP数据噪声先验的依赖性，同时能够有效提取原始数据的有用特征，具有良好的噪声稳健性，并提高了HRRP识别正确率。
基于高斯选控玻尔兹曼机 hrrp 识别方法

[发明专利]基于高分辨距离像的地面运动车辆目标分类识别方法及系统-CN201611025204.6有效
发明人：李飞 -专利权人：北京无线电测量研究所
申请日： 2016-11-15 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于高分辨距离像的地面运动车辆目标分类识别方法及系统，所述的方法包括：对采集的地面运动车辆目标多次连续的原始HRRP回波进行平均和能量归一化；根据平均和能量归一化后的HRRP回波，计算HRRP回波功率谱特征；计算HRRP回波功率谱特征与预设的各种功率谱特征模板之间的距离，得到多个距离；将所述多个距离进行比较，根据比较结果确定地面运动车辆目标的车辆类别。本发明利用最近邻分类器计算HRRP回波功率谱特征与预设的多种功率谱特征模板之间的距离，通过比较HRRP回波功率谱特征与预设的多种功率谱特征模板之间的距离来识别地面运动车辆目标的类别信息，实现了对地面运动车辆的精确分类识别
基于分辨距离地面运动车辆目标分类识别方法系统

[发明专利]基于谱图切分预处理和卷积神经网络的雷达HRRP目标识别方法-CN202010256144.9在审
发明人：张杰;潘勉;吕帅帅;李训根;于海滨 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-04-02 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于谱图切分预处理和卷积神经网络的雷达HRRP目标识别方法，该方法首先进行预处理降低HRRP样本中的敏感性，然后对样本进行谱图变换，紧接着的CNN层可在保留HRRP样本内所蕴含的序列相关性的同时，提取出HRRP包络中所含的信息，再通过双向RNN对时序相关性建模，提取出其高层次特征，最后通过softmax函数进行目标分类。
基于切分预处理卷积神经网络雷达 hrrp 目标识别方法

[发明专利]基于多尺度卷积神经网络的雷达HRRP目标识别方法-CN202010256109.7在审
发明人：潘勉;刘爱林;于海滨;吕帅帅;李训根 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-04-02 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度卷积神经网络的雷达HRRP目标识别方法，该方法首先进行预处理降低HRRP样本中的敏感性，然后后接的多尺度卷积神经网络可在保留HRRP样本内所蕴含的序列相关性同时，提取出HRRP
基于尺度卷积神经网络雷达 hrrp 目标识别方法

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