Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
服务订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学胡程获国家专利权

北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学胡程获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学申请的专利一种基于RCS特征的昆虫体轴比反演方法、设备及介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119535399B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510108840.8,技术领域涉及:G01S7/41;该发明授权一种基于RCS特征的昆虫体轴比反演方法、设备及介质是由胡程;王江涛;李卫东;王锐;张帆设计研发完成,并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于RCS特征的昆虫体轴比反演方法、设备及介质在说明书摘要公布了:本申请提供了一种基于RCS特征的昆虫体轴比反演方法、设备及介质,属于昆虫雷达技术领域。该方法基于对预设昆虫共线极化方向图的分析结果,确定各方向图特征参数与昆虫体轴比的关联关系,以基于关联关系确定多个昆虫体轴比估计器;其中,关联关系至少包括与昆虫体长相关、与昆虫体宽相关;昆虫体轴比估计器用于表征昆虫极化特性与昆虫体轴比的量化关系;根据各昆虫体轴比估计器及预设XGBoost回归算法,构建预先训练的体轴比反演模型;其中,体轴比反演模型建立有各昆虫体轴比估计器与昆虫体轴比之间的映射关系;将体轴比反演模型部署至用户终端,以使用户终端基于输入的昆虫共线极化方向图及体轴比反演模型进行昆虫体轴比反演。

本发明授权一种基于RCS特征的昆虫体轴比反演方法、设备及介质在权利要求书中公布了:1.一种基于RCS特征的昆虫体轴比反演方法,其特征在于,所述方法包括: 基于对预设昆虫共线极化方向图的分析结果,确定各方向图特征参数与昆虫体轴比的关联关系,以基于所述关联关系确定多个昆虫体轴比估计器;其中,所述关联关系至少包括基于共极化雷达散射截面RCS确定与所述昆虫体轴比中的昆虫体长相关、与所述昆虫体轴比中的昆虫体宽相关;所述昆虫体轴比估计器用于表征昆虫极化特性与所述昆虫体轴比的量化关系; 根据各所述昆虫体轴比估计器及预设XGBoost回归算法,构建预先训练的体轴比反演模型;其中,所述体轴比反演模型建立有各所述昆虫体轴比估计器与所述昆虫体轴比之间的映射关系; 将所述体轴比反演模型部署至用户终端,以使所述用户终端基于输入的昆虫共线极化方向图及所述体轴比反演模型进行昆虫体轴比反演; 其中,基于所述关联关系确定多个昆虫体轴比估计器,具体包括: 根据所述关联关系,当夹角角度为0或时,将作为体长方向RCS;所述关联关系包括与共线极化方向图沿体长方向的伸长相关,与共线极化方向图沿昆虫体长方向和体宽方向均相关;和为与所述昆虫共线极化方向图的形状相关的方向图特征参数;所述夹角角度为确定所述预设昆虫共线极化方向图的项与项分别取得最值时,所述极化方向与所述昆虫体轴方向的夹角角度; 根据所述关联关系,当所述夹角角度为或时,将作为体宽方向RCS; 根据所述关联关系,将所述体长方向RCS与所述体宽方向RCS的比值作为RCS体轴比指标;将所述、所述、所述体长方向RCS、体宽方向RCS及所述RCS体轴比指标,分别作为所述昆虫体轴比估计器; 其中,基于对预设昆虫共线极化方向图的分析结果,确定各方向图特征参数与昆虫体轴比的关联关系之前,所述方法还包括: 获取预先观测昆虫对应的不同极化方向的共极化雷达散射截面RCS;其中,共极化RCS通过极化昆虫雷达以线极化模式观测所述预先观测昆虫得到; 根据所述共极化RCS在极化方向的变化,确定所述预设昆虫共线极化方向图;其中,在昆虫对称的假设下,所述预设昆虫共线极化方向图表示为: 其中,表示昆虫共线极化方向图,为与极化方向无关的方向图特征参数;表示极化方向,取值区间为;表示昆虫体轴方向; 其中,基于对预设昆虫共线极化方向图的分析结果,确定各方向图特征参数与昆虫体轴比的关联关系,具体包括: 根据各所述夹角角度对应的夹角边方向及预设昆虫体长方向,分别确定与所述极化方向分别对应的体长方向、体宽方向; 根据所述项和所述项分别与所述体长方向和所述体宽方向的对应关系,建立所述和所述分别与所述昆虫体轴比的关联关系; 其中,根据各所述昆虫体轴比估计器及预设XGBoost回归算法,构建预先训练的体轴比反演模型,具体包括: 根据各所述昆虫体轴比估计器及若干昆虫共线极化方向图样本,构建若干多维特征向量样本;其中,所述多维特征向量样本包括各所述昆虫共线极化方向图样本对应的各所述昆虫体轴比估计器组成的多维特征向量及昆虫体轴比标签;所述多维特征向量为[]; 将各所述多维特征向量样本输入所述预设XGBoost回归算法,以对所述预设XGBoost回归算法进行训练,直至满足训练结束条件,得到所述体轴比反演模型; 其中,所述用户终端基于输入的昆虫共线极化方向图及所述体轴比反演模型进行昆虫体轴比反演,具体包括: 所述用户终端根据所述输入的昆虫共线极化方向图,确定相应的多个昆虫体轴比估计器,并构建所述多维特征向量; 所述用户终端将所述多维特征向量输入预先部署的所述体轴比反演模型,以进行昆虫体轴比反演。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学,其通讯地址为:250000 山东省济南市济南高新区经十路7000号汉峪金融商务中心五区1号楼601;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由AI智能生成
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。