检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2022年第1期38卷 128-136页

作者：岳冰莹陈亮师皓盛青青北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所北京100081 北京理工大学重庆创新中心重庆401120 嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室北京100081

近年来,深度学习方法在合成孔径雷达(SAR)图像目标检测中得到了广泛的应用。船舶出现在近海、港口、岛礁、远洋等各种场景中,同时海洋环境复杂多变,使得船舶目标检测很难排除混乱背景的干扰。对于大纵横比、任意方向、密集分布的目标,... 详细信息

近年来,深度学习方法在合成孔径雷达(SAR)图像目标检测中得到了广泛的应用。船舶出现在近海、港口、岛礁、远洋等各种场景中,同时海洋环境复杂多变,使得船舶目标检测很难排除混乱背景的干扰。对于大纵横比、任意方向、密集分布的目标,精确定位变得更加复杂。本文基于深度学习的方法提出用于SAR图像目标检测的改进RetinaNet模型,使用深度残差网络自主获取图像特征,利用基于圆形平滑标签(Circular Smooth Label,CSL)的旋转框检测方法实现精准定位,在分类与定位网络中加入了注意力机制以增强网络特征提取能力。经SSDD数据集实验验证,本文方法目标检测精度达到88.63%,比传统RetinaNet模型提高了8.74%,表现出了良好的检测效果。

关键词：合成孔径雷达图像目标检测 RetinaNet 旋转框注意力机制

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车载分布式雷达相参处理方法研究

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信号处理 2022年第2期38卷 309-318页

作者：齐博文梁灿胡雪瑶李阳王彦华北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所北京100081 北京理工大学重庆创新中心重庆401120 嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室北京100081

城市道路环境中行人、路障等弱目标回波信噪比低,传统车载雷达对其探测能力有限。本文将分布式体制应用于车载雷达,通过对多雷达回波相参积累,以期提高目标信噪比,改善雷达探测能力。相参参数估计是实现车载分布式雷达相参积累的关键,... 详细信息

城市道路环境中行人、路障等弱目标回波信噪比低,传统车载雷达对其探测能力有限。本文将分布式体制应用于车载雷达,通过对多雷达回波相参积累,以期提高目标信噪比,改善雷达探测能力。相参参数估计是实现车载分布式雷达相参积累的关键,本文针对车载分布式雷达脉间相位编码波形非理想正交,导致传统相参参数估计方法精度低的问题开展研究,提出了一种时延参数与相位参数分步估计的高精度相参参数估计方法。首先根据回波正交性分离各通道回波,随后根据目标时空位置估计通道间时延参数,然后利用时延参数补偿回波,在各通道目标位置对齐后,估计各通道相位参数。仿真与实测结果表明,相比于传统相参参数估计方法,本文方法有效提升了脉间相位编码波形的相位参数估计精度。

关键词：分布式体制汽车雷达相参参数估计相参积累

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基于MFA-Net的多帧雷达HRRP识别(英文)

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Journal of Southeast University(English Edition) 2025年

作者：宋益恒王彦华北京理工大学雷达技术研究所北京理工大学嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室

在雷达自动目标识别（RATR）技术领域，雷达高分辨距离像 (HRRP)凭借其较低的计算需求而广受瞩目，然而雷达HRRP目标识别工作仍面临诸多挑战，即方位微变引起HRRP散射点的幅度与分布显著变化。本研究提出了一种多帧注意力网络（MFA-Net... 详细信息

在雷达自动目标识别（RATR）技术领域，雷达高分辨距离像 (HRRP)凭借其较低的计算需求而广受瞩目，然而雷达HRRP目标识别工作仍面临诸多挑战，即方位微变引起HRRP散射点的幅度与分布显著变化。本研究提出了一种多帧注意力网络（MFA-Net）来解决这一难题。该网络架构融合了距离可变形卷积模块（RDCM）、多帧注意力模块（MFAM）以及全局-局部Transformer模块（GLTM）三大核心组件。RDCM能够自适应地学习并捕捉散射中心的迁移距离；MFAM则专注于提取不同帧间的一致性特征，以削弱功率波动带来的干扰；而GLTM则负责在全局与局部特征之间合理分配注意力资源。通过仿真与实测数据验证，与当前最先进的识别方法相比，识别率实现了3%以上的显著提升。

关键词：雷达目标自动识别(RATR) 高分辨距离像(HRRP) 弱目标多帧HRRP

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基于Jetson TX2的SAR船只目标检测实现

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信号处理 2022年第2期38卷 426-431页

作者：周玉金谢宜壮乔婷婷冯杏北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室北京100081 华北电力大学电气与电子工程学院北京102206

深度学习技术在SAR(Synthetic Aperture Radar)船只目标检测领域应用越来越广泛。然而,移动平台(机载/星载)有限的资源限制了基于深度学习的SAR船只目标检测技术应用。为了促进深度学习技术在移动平台的应用,本文开展了基于改进YOLOv2的... 详细信息

深度学习技术在SAR(Synthetic Aperture Radar)船只目标检测领域应用越来越广泛。然而,移动平台(机载/星载)有限的资源限制了基于深度学习的SAR船只目标检测技术应用。为了促进深度学习技术在移动平台的应用,本文开展了基于改进YOLOv2的SAR目标检测算法Jetson TX2嵌入式平台实现研究。设计了基于两个Jetson TX2嵌入式平台的实时SAR船只目标检测系统,通过两个Jetson TX2嵌入式平台协同工作有效提高了系统的处理能力,同时采用了以太网数据传输方式,保证了主机与Jetson TX2嵌入式平台的高速数据交互。

关键词： Jetson TX2 SAR图像船只检测

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基于Hi3559的舷号实时检测方法

基于Hi3559的舷号实时检测方法

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第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：李宗亚唐林波蔡亚文嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室

舷号图像难以获取,特征不明显,检测难度大,目前舷号检测研究较少。随着无人机技术的发展和嵌入式硬件平台的升级,舷号检测的途径越来越丰富。针对舷号目标较小的问题,在YOLOv3算法的基础上,提出感受野增强的方法,在特征金字塔每一层增... 详细信息

舷号图像难以获取,特征不明显,检测难度大,目前舷号检测研究较少。随着无人机技术的发展和嵌入式硬件平台的升级,舷号检测的途径越来越丰富。针对舷号目标较小的问题,在YOLOv3算法的基础上,提出感受野增强的方法,在特征金字塔每一层增加了上下文信息,提高了对小目标的特征提取能力。针对硬件资源有限的问题,使用剪枝方法,减小了神经网络的参数量,增加了计算速度,使网络易于在硬件平台上部署。构建航拍视角的舷号数据集,改进了算法锚框参数,后将算法移植到神经网络处理单元Hi3559上运行,达到93.2%的AP值和31ms的速度。实验证明,该方法有较好的检测性能,并满足实时性要求。

关键词：舷号实时检测神经网络处理单元

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面向车辆盲区防撞系统的交通目标智能检测

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信号处理 2021年第2期37卷 242-247页

作者：瓢正泉唐林波赵保军曾涛北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所北京100081 嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室北京100081

交通目标智能检测是车辆盲区智能防撞系统中的基础技术,该技术的研究和应用对降低交通事故损失具有重要意义。本文面向车辆盲区防撞系统设计的交通目标智能检测,其在基础模型中融合了两个性能提升策略。将该模型应用于国内和国外道路场... 详细信息

交通目标智能检测是车辆盲区智能防撞系统中的基础技术,该技术的研究和应用对降低交通事故损失具有重要意义。本文面向车辆盲区防撞系统设计的交通目标智能检测,其在基础模型中融合了两个性能提升策略。将该模型应用于国内和国外道路场景检测数据集,以验证模型在所有范围和近距离目标的检测性能。实验结果表明该模型可以对近距目标表现出较高的检测精度,且具有较高的检测速度,因此该模型可适用于车辆低速启动或者转弯时智能盲区防撞系统对交通目标的检测需求。

关键词：道路场景目标检测深度网络智能防撞

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基于参数化运动补偿的地基雷达对月成像技术

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信号处理 2021年第2期37卷 167-176页

作者：丁泽刚张光伟刘思源李根王岩曾涛龙腾北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所北京100081 嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室北京100081

地基雷达对月成像可以获得月球表面的电磁散射特性、地形地貌特征等,可用于月球的科学研究。地基雷达对月成像技术是将合成孔径技术应用到天文探测当中,延迟多普勒技术是地基雷达天文成像应用最为广泛的技术,其关键在于运动补偿。目前,... 详细信息

地基雷达对月成像可以获得月球表面的电磁散射特性、地形地貌特征等,可用于月球的科学研究。地基雷达对月成像技术是将合成孔径技术应用到天文探测当中,延迟多普勒技术是地基雷达天文成像应用最为广泛的技术,其关键在于运动补偿。目前,国外在地基天文雷达领域的研究上已趋于成熟,而我国正处于起步阶段。为解决地基雷达对月成像中的难点问题,本文首先基于地月运动几何模型分析了延迟多普勒成像理论的关键问题,包括成像原理、分辨率和模糊问题。接着,本文提出了一种参数化运动补偿算法,该算法以图像熵值为评价指标进行参数搜索,并采用布谷鸟搜索算法提升参数搜索效率。最后,通过仿真验证了算法的有效性,为将来开展试验验证提供了技术支撑。

关键词：地基雷达天文学合成孔径技术延迟多普勒成像参数化运动补偿布谷鸟搜索

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基于异构加速的动目标检测算法的实现方法

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信号处理 2022年第2期38卷 410-416页

作者：陈莹莹胡善清李兴明王策北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所北京100081 嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室(北京理工大学) 北京100081 北京理工雷科电子信息技术有限公司北京100081

大数据的不断深化应用和信号处理算法的不断迭代升级,推进了雷达目标检测的不断革新,实现对动目标的检测的同时,实时性的保证成了一个问题。目前研究对动目标的检测多在理论和仿真阶段,针对提高实时性的加速处理方法研究较少。本文针对... 详细信息

大数据的不断深化应用和信号处理算法的不断迭代升级,推进了雷达目标检测的不断革新,实现对动目标的检测的同时,实时性的保证成了一个问题。目前研究对动目标的检测多在理论和仿真阶段,针对提高实时性的加速处理方法研究较少。本文针对当前普遍的动目标检测算法流程,设计CPU(Central Processing Unit,中央处理器)+GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)的异构加速,利用GPU的并行处理能力,通过对算法进行并行加速和流水加速处理来替代传统的串行处理方式,实现了高速实时目标检测信号处理,并通过仿真数据验证分析进而证明准确性和实时性。

关键词：异构动目标实时检测 CPU+GPU

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“新工科”背景下《机器学习导论》教学新范式

“新工科”背景下《机器学习导论》教学新范式

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第十七届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：师皓尹逸斐陈禾陈亮北京理工大学信息与电子学院嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室

在新工科背景下,为了适应人工智能飞速发展的浪潮,高校开展机器学习课程成为必然趋势。为培养学生自主创新能力,贯彻落实科教兴国的课程思政精神,贯彻"以人为本"的教学理念,机器学习课程需要深入挖掘课程中的思政元素,完成课... 详细信息

在新工科背景下,为了适应人工智能飞速发展的浪潮,高校开展机器学习课程成为必然趋势。为培养学生自主创新能力,贯彻落实科教兴国的课程思政精神,贯彻"以人为本"的教学理念,机器学习课程需要深入挖掘课程中的思政元素,完成课程教学内容的前提下培养学生的核心价值观。立足于机器学习课程教学现状展开研究,结合自身教学实践经验,充分发掘教学背后的改革思想与方向。《机器学习导论》课程作为本科专业选修课,针对目前授课现状及问题,提出了教学模式改革建议,倡导全方面、严体系、新策略实施改革建设,从而培养出满足国家需求的专业型人才。这种新型的教学设计,为机器学习课程以及其余工科课程的新范式改革提供了重要参考。

关键词：机器学习教学改革新工科教学新范式思政教育

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天气雷达空中生态监测

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信号处理 2024年第1期40卷 94-113页

作者：胡程崔铠王锐龙腾吴东丽吴孔明北京理工大学雷达技术研究院北京100081 嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室北京100081 北京理工大学前沿技术研究院山东济南250300 北京理工大学计算机学院北京100081 中国气象局气象探测中心北京100081 中国农业科学院植物保护研究所植物病虫害生物学国家重点实验室北京100193

每年数以亿计的昆虫、候鸟和蝙蝠等空中动物在全球范围内远距离迁飞,显著影响空中生态系统的结构和功能。随着全球气候和环境的不断变化,空中生态环境也在迅速恶化,对人类的生命和健康构成了严重威胁。为了保护空中生态环境,首要任务是... 详细信息

每年数以亿计的昆虫、候鸟和蝙蝠等空中动物在全球范围内远距离迁飞,显著影响空中生态系统的结构和功能。随着全球气候和环境的不断变化,空中生态环境也在迅速恶化,对人类的生命和健康构成了严重威胁。为了保护空中生态环境,首要任务是对其进行有效监测。天气雷达具有大范围、全天时、全天候监测能力,可覆盖百千千米空间尺度,是监测和研究宏观空中生态的有效工具。十余年来,天气雷达空中生态监测领域取得了突破性的进展,极大提高了对空中迁飞动物的探测能力,可有效弥补传统监测手段存在的覆盖范围小和时间分辨率低等技术局限。天气雷达已在全球范围内的生物多样性保护、迁飞性虫害监测、疫源疫病传播防控等重大空中生态议题中发挥着日益重要的作用,有效填补了宏观生态研究空白。目前,美国、欧洲和中国分别建立了全球三大天气雷达网,为空中生态研究提供了重要的基础设施和数据支持。本文详细阐述了当前全球天气雷达空中生态监测的科学研究进展,以及通过天气雷达揭示的空中动物迁飞科学规律。然后,对天气雷达生态监测中迁飞动物的电磁散射建模、雷达回波提取、群体参数反演、雷达观测验证实验,以及宏观迁飞模型等关键技术进行了梳理和总结,并详细介绍了中国天气雷达空中生态监测的进展情况。最后,对未来发展方向进行了展望,指出针对中国当前农业迁飞性害虫和鸟类宏观迁飞等重大监测需求,需要在扩维探测、多参反演、多源预测等方面深入研究和探索,以进一步解读重大动物迁飞事件、分析宏观迁飞规律、揭示空中生态对气候变化的响应。

关键词：空中生态天气雷达雷达回波提取参数反演迁飞预测

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