[发明专利]一种基于机器学习的雷达方案设计方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的雷达方案设计方法，首先利用方案样本对各类型雷达方案性能指标和对应子系统类型指标进行特征提取，将方案抽象为序列数据，进行数据预处理操作；其次利用该方案特征序列训练机器学习模型，样本数据中雷达整体系统性能指标作为模型输入，雷达子系统类型指标作为模型输出，得到模型的内部节点连接权值，也就得到了方案特征设计的网络模型；最后将待设计方案的指标参数特征输入到训练模块，最终输出雷达方案各子系统类型参数，完成雷达模块级的方案设计工作。本发明提供一种新的雷达方案设计方法，能够克服传统雷达系统设计过程繁琐、设计水平参差不齐的缺陷，实现成本低、效率高，能够为雷达设计人员提供有效参考。

主权项

1.一种基于机器学习的雷达方案设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对雷达方案样本按照雷达所属类别进行分类，将对应待设计雷达方案的一类雷达方案样本找出来，并提取该样本中的雷达整体系统性能指标以及雷达子系统类型指标，形成雷达系统序列数据，对数据进行过滤、清洗及归一化的预处理操作；步骤2，将步骤1预处理后的数据分为训练集、测试集和验证集，利用训练集训练机器学习模型，将训练集中的雷达整体系统性能指标作为机器学习模型的输入，雷达子系统类型指标作为机器学习模型的输出，得到模型的内部节点连接权值，从而得到训练好的机器学习模型，利用测试集和验证集对机器学习模型进行测试和验证，得到最终的机器学习模型；步骤3，将待设计雷达方案对应的雷达整体系统性能指标输入最终的机器学习模型，输出待设计雷达方案对应的雷达子系统类型指标，从而完成雷达方案设计工作。