[发明专利]基于卷积神经网络的频率分集阵列的雷达目标定位方法在审
| 申请号： | 202010830159.1 | 申请日： | 2020-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN112147589A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 刘庆华;朱彩球;阳佳慧;吴丙森;晋良念 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41 |
| 代理公司： | 桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙) 45134 | 代理人： | 张学平 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的频率分集阵列的雷达目标定位方法，涉及雷达定位技术领域，根据构造频率分集阵列，获取K个目标的回波信号，计算每个目标的回波信号的协方差矩阵，将每个目标的协方差矩阵进行实虚部分离操作，经过归一化后形成目标的数据集。将部分数据集输入卷积神经网络作为训练数据，得到对应的目标位置预测输出，根据目标函数使用优化器对网络的权值和阈值进行修正更新，达到设置误差范围后固定权值和阈值，将余下的样本输入最终训练好的网络，进行目标位置的估计。计算机仿真实验表明，该方法解决了由于数据样本庞大造成的过拟合问题，提高了算法的收敛速度和目标定位的精确度，证明了本发明的有效性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 频率 分集 阵列 雷达 目标 定位 方法 | ||
【主权项】：
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