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基于时频分析的SAR目标微波视觉特性智能感知方法与应用
被引量：
2
1
作者
黄钟泠
吴冲
+2 位作者
姚西文
王立鹏
韩军伟
《雷达学报（中英文）》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期331-344,共14页
合成孔径雷达(SAR)目标识别智能算法目前仍面临缺少鲁棒性、泛化性和可解释性的挑战,理解SAR目标微波特性并将其结合先进的深度学习算法,实现高效鲁棒的SAR目标识别,是目前领域较为关注的研究重点。SAR目标特性反演方法通常计算复杂度较...
合成孔径雷达(SAR)目标识别智能算法目前仍面临缺少鲁棒性、泛化性和可解释性的挑战,理解SAR目标微波特性并将其结合先进的深度学习算法,实现高效鲁棒的SAR目标识别,是目前领域较为关注的研究重点。SAR目标特性反演方法通常计算复杂度较高,难以结合深度神经网络实现端到端的实时预测。为促进SAR目标物理特性在智能识别任务中的应用,发展高效、智能、可解释的微波物理特性感知方法至关重要。该文将高分辨SAR目标的非平稳特性作为一种典型的微波视觉特性,提出一种改进的基于时频分析的目标特性智能感知方法,优化了处理流程和计算效率,使之更适用于SAR目标识别场景,并进一步将其应用到SAR目标智能识别算法中,实现了稳定的性能提升。该方法泛化性强、计算效率高,能得到物理可解释的SAR目标特性分类结果,对目标识别算法的性能提升与属性散射中心模型相当。
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关键词
合成孔径雷达(SAR)
目标识别
目标特性
微波视觉
时频
分析
(
tfa
)
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职称材料
基于时频分析和改进差分进化的多点泄漏定位方法
被引量：
6
2
作者
郎宪明
朱永强
+3 位作者
李金娜
曹江涛
李平
宋华东
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期39-45,87,共8页
当管道同时发生多个泄漏点时,多个泄漏点的声波信号出现混叠,从而影响泄漏声信号的传播和衰减规律。在多点泄漏声波信号混叠的情况下,传统的泄漏定位方法无法对多个泄漏点进行有效定位。为此,提出了一种基于时频分析和改进差分进化的多...
当管道同时发生多个泄漏点时,多个泄漏点的声波信号出现混叠,从而影响泄漏声信号的传播和衰减规律。在多点泄漏声波信号混叠的情况下,传统的泄漏定位方法无法对多个泄漏点进行有效定位。为此,提出了一种基于时频分析和改进差分进化的多点泄漏定位方法。由于变分模态分解(variational mode decomposing,VMD)的分解模态个数对特征提取有影响,因此采用能量函数估计分解模态个数,从而对VMD改进。然后采用改进VMD对多点泄漏声波信号进行处理。另外,通过时频分析(time-frequency analysis,TFA)估计多个泄漏点数量,从而得到多点泄漏的定位函数。差分进化(differential evolution,DE)算法易陷入局部最优,在进化后期收敛速度较慢,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法提高DE的全局收敛速度,并通过改进的差分进化算法估计多个泄漏点的位置。在管道现场进行多点泄漏的模拟试验,试验结果表明该方法能够准确地估计多点泄漏位置,泄漏定位的最小误差为18 m。
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关键词
多点泄漏
变分模态分解(VMD)
时频
分析
(
tfa
)
差分进化(DE)
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职称材料
题名
基于时频分析的SAR目标微波视觉特性智能感知方法与应用
被引量：
2
1
作者
黄钟泠
吴冲
姚西文
王立鹏
韩军伟
机构
西北工业大学自动化学院
北京机电工程研究所
出处
《雷达学报（中英文）》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期331-344,共14页
基金
国家自然科学基金(62101459)
中国博士后科学基金(BX2021248)。
文摘
合成孔径雷达(SAR)目标识别智能算法目前仍面临缺少鲁棒性、泛化性和可解释性的挑战,理解SAR目标微波特性并将其结合先进的深度学习算法,实现高效鲁棒的SAR目标识别,是目前领域较为关注的研究重点。SAR目标特性反演方法通常计算复杂度较高,难以结合深度神经网络实现端到端的实时预测。为促进SAR目标物理特性在智能识别任务中的应用,发展高效、智能、可解释的微波物理特性感知方法至关重要。该文将高分辨SAR目标的非平稳特性作为一种典型的微波视觉特性,提出一种改进的基于时频分析的目标特性智能感知方法,优化了处理流程和计算效率,使之更适用于SAR目标识别场景,并进一步将其应用到SAR目标智能识别算法中,实现了稳定的性能提升。该方法泛化性强、计算效率高,能得到物理可解释的SAR目标特性分类结果,对目标识别算法的性能提升与属性散射中心模型相当。
关键词
合成孔径雷达(SAR)
目标识别
目标特性
微波视觉
时频
分析
(
tfa
)
Keywords
Synthetic Aperture Radar(SAR)
Target recognition
Target characteristics
Microwave vision
Time Frequency Analysis(
tfa
)
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于时频分析和改进差分进化的多点泄漏定位方法
被引量：
6
2
作者
郎宪明
朱永强
李金娜
曹江涛
李平
宋华东
机构
辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
东北大学信息科学学院
沈阳仪表科学研究院有限公司
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期39-45,87,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61673199)
国家自然科学基金项目(62073158)
+3 种基金
中国博士后科学基金资助项目(2020M660125)
辽宁省博士科研启动基金计划项目(2019-BS-158)
辽宁省教育厅项目(L2020017)
辽宁石油化工大学引进人才科研启动基金资助(2019XHHL-008)。
文摘
当管道同时发生多个泄漏点时,多个泄漏点的声波信号出现混叠,从而影响泄漏声信号的传播和衰减规律。在多点泄漏声波信号混叠的情况下,传统的泄漏定位方法无法对多个泄漏点进行有效定位。为此,提出了一种基于时频分析和改进差分进化的多点泄漏定位方法。由于变分模态分解(variational mode decomposing,VMD)的分解模态个数对特征提取有影响,因此采用能量函数估计分解模态个数,从而对VMD改进。然后采用改进VMD对多点泄漏声波信号进行处理。另外,通过时频分析(time-frequency analysis,TFA)估计多个泄漏点数量,从而得到多点泄漏的定位函数。差分进化(differential evolution,DE)算法易陷入局部最优,在进化后期收敛速度较慢,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法提高DE的全局收敛速度,并通过改进的差分进化算法估计多个泄漏点的位置。在管道现场进行多点泄漏的模拟试验,试验结果表明该方法能够准确地估计多点泄漏位置,泄漏定位的最小误差为18 m。
关键词
多点泄漏
变分模态分解(VMD)
时频
分析
(
tfa
)
差分进化(DE)
Keywords
multi-point leakage
variational mode decomposition(VMD)
time-frequency analysis(
tfa
)
differential evolution(DE)
分类号
TE122.14 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时频分析的SAR目标微波视觉特性智能感知方法与应用
黄钟泠
吴冲
姚西文
王立鹏
韩军伟
《雷达学报（中英文）》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于时频分析和改进差分进化的多点泄漏定位方法
郎宪明
朱永强
李金娜
曹江涛
李平
宋华东
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022
6
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职称材料
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