[发明专利]基于字典学习的多种类无人机场景识别方法及装置有效
| 申请号： | 201811137774.3 | 申请日： | 2018-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN109375205B | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 李刚;张闻宇 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G01S13/52 | 分类号： | G01S13/52 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于字典学习的多种类无人机场景识别方法及装置，其中，该方法包括：采集待识别无人机的回波信号；根据待识别无人机的回波信号获取回波信号的速度节奏向量，并获取在检测字典下的待识别信号的稀疏表示；根据待识别信号的稀疏表示识别待识别无人机的当前场景。该方法对目标的速度节奏向量进行学习，建立检测字典，利用OMP算法将待识别目标中的各类信号分开，从而实现多无人机目标的识别分类，并且对设备的需求量低，识别准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 字典 学习 多种 无人机 场景 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于字典学习的多种类无人机场景识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集待识别无人机的回波信号；根据所述待识别无人机的回波信号获取所述回波信号的速度节奏向量，并获取在检测字典下的待识别信号的稀疏表示；以及根据所述待识别信号的稀疏表示识别所述待识别无人机的当前场景。
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