蒋忠进

作品数：32被引量：126H指数：6
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发文主题：SAR图像网络可控震源时延估计ISAR成像更多>>
发文领域：电子电信自动化与计算机技术天文地球理学更多>>
发文期刊：《声学技术》《南京大学学报（自然科学版）》《航空兵器》《现代雷达》更多>>
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基于自适应阈值卷积网络的抗干扰雷达目标识别
《雷达科学与技术》2024年第5期487-494,共8页王佳豪 陈澍元 赵书敏 蒋忠进 
国家自然科学基金资助项目(No.61890544,91748106)。
本文提出了一种自适应阈值卷积网络(ATCN),基于HRRP数据进行抗干扰雷达目标识别。ATCN中的核心模块是自适应阈值卷积单元(ATCU),该模块能准确高效地完成对HRRP数据的特征提取。在ATCU中,采用自适应阈值函数充当激活函数,自动调整阈值以...
关键词：雷达自动目标识别 高分辨距离像 压制性干扰 自适应阈值卷积单元 
一种基于稀疏贝叶斯学习的离网DOA估计算法
《雷达科学与技术》2024年第1期35-42,共8页张宇 景鑫磊 蒋忠进 
国家自然科学基金资助项目(No.61890544,91748106)。
本文提出一种基于稀疏贝叶斯学习的改进离网DOA估计算法,以提升非理想测向环境下在低信噪比、低快拍数时的DOA估计性能,称之为MOGSBL算法。本算法将信号源方位区间进行离散化,得到方位离散网格。为阵列接收信号建立稀疏贝叶斯模型,将网...
关键词：DOA估计 离网模型 稀疏贝叶斯学习 网格更新 角度分辨率 
基于改进YOLOv5卷积神经网络的SAR图像目标识别被引量：2
《现代雷达》2024年第2期138-145,共8页曾祥书 黄一飞 蒋忠进 
国家自然科学基金资助项目(61890544,91748106)。
提出一种改进YOLOv5网络,并将其用于SAR图像目标识别。为了优化网络性能,文中进行了三个方面的改进:使用宽度比和高度比作为标注框之间的距离度量,并采用k-means聚类方法生成先验锚点框,作为预测框优化时的框尺寸初始值;改进框回归损失...
关键词：卷积神经网络 YOLOv5网络 SAR图像 目标识别 
基于二维阈值SL0范数算法的压缩感知ISAR成像被引量：1
《现代雷达》2023年第11期27-34,共8页史润佳 黄一飞 蒋忠进 
国家自然科学基金资助项目(61890544,91748106)。
在对非合作目标的逆合成孔径雷达(ISAR)成像中,快速成像甚至实时成像具有非同寻常的意义。平滑l_(0)范数(SL0)算法是一种计算快速的压缩感知类参数重构算法,在ISAR成像中得到关注和应用。常规SL0算法在迭代过程中,无论参数重构的收敛效...
关键词：逆合成孔径雷达成像 压缩感知 平滑l_(0)范数算法 效率指标 
基于频域信息融合和稀疏贝叶斯学习的高分辨ISAR成像
《雷达科学与技术》2023年第5期489-497,共9页景鑫磊 张宇 蒋忠进 
国家自然科学基金资助项目(No.61890544,91748106)。
为了在ISAR成像中更好地压制噪声,消除条纹干扰,提高成像分辨率,本文提出一种基于双向插值处理和频域信息融合的稀疏贝叶斯学习算法,称之为BI-FF SBL算法。该方法首先对回波信号分别进行径向和横向插值预处理,将预处理得到的两份数据通...
关键词：超分辨ISAR成像 稀疏贝叶斯学习 双向插值处理 频域信息融合 
基于YOLOX网络的SAR图像舰船目标检测被引量：3
《雷达科学与技术》2023年第3期255-263,共9页曾祥书 黄一飞 蒋忠进 
国家自然科学基金(No.61890544)。
针对SAR图像舰船目标尺寸大小不一、舰船分布密集、背景复杂等问题,本文提出一种改进YOLOX网络并用于SAR图像舰船目标检测。该网络包括主干特征提取网络、加强特征提取网络、解耦头、预测框优化及损失计算等4个部分。与常规YOLOX网络相...
关键词：深度学习 YOLOX SAR图像 舰船目标检测 
基于自适应权重GPSR算法的ISAR成像被引量：1
《雷达科学与技术》2023年第1期46-52,共7页史润佳 黄一飞 蒋忠进 
国家自然科学基金(No.61890544,91748106)。
为了提高ISAR成像运算效率,本文提出一种自适应权重GPSR(AW GPSR)算法,并用于ISAR成像。该算法为加快参数重构的收敛速度,给ISAR图像中每个散射点都赋予正则化权重系数。对于幅度较小的散射系数,赋予较大的权重,使其快速减小为0;对于幅...
关键词：ISAR图像 压缩感知 GPSR算法 自适应权重 
基于改进YOLOv3网络的SAR图像舰船目标检测方法被引量：3
《现代雷达》2023年第2期31-38,共8页曾祥书 王强 黄一飞 赵书敏 蒋忠进 
国家自然科学基金资助项目(61890544,91748106)。
在基于合成孔径雷达(SAR)图像的舰船目标检测中,针对图像背景复杂、舰船尺寸大小不一等问题,提出了一种改进的YOLOv3深度卷积神经网络(CNN),用于SAR图像中的舰船目标检测。该方法基于训练数据集中的尺寸标签信息,使用交并比作为距离度量...
关键词：合成孔径雷达图像 舰船目标检测 卷积神经网络 YOLOv3网络 
基于DCResNet的SAR图像车辆目标识别被引量：4
《雷达科学与技术》2021年第4期387-392,402,共7页王强 曹磊 史润佳 杨非 蒋忠进 
国家自然科学基金(No.61890544,91748106);航空科学基金(No.ASFC-201920069002)。
合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别中,特征提取和目标分类是两个重要环节。残差网络(ResNet)作为一种较新的卷积神经网络,凭借其对目标特征的自适应学习能力,在SAR图像分类领域表现突出。本文在ResNet基础上,设计出了密集连接型残差网...
关键词：SAR图像 深度学习 目标识别 残差网络 密集连接型残差网络 
基于改进RPN的Faster-RCNN网络SAR图像车辆目标检测方法被引量：31
《东南大学学报（自然科学版）》2021年第1期87-91,共5页曹磊 王强 史润佳 蒋忠进 
针对传统Faster-RCNN方法中候选区域生成网络(RPN)模块在进行目标检测时对目标特征提取不够充分的问题,提出一种基于改进RPN的Faster-RCNN网络SAR图像车辆目标检测方法.首先基于VGG-16网络提取出图片的多层特征,然后利用卷积核对最深的...
关键词：SAR图像 车辆目标检测 卷积神经网络 Faster-RCNN 候选区域生成网络 
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