[发明专利]一种基于深度学习技术的小型无人机分类方法在审
| 申请号： | 202110258429.0 | 申请日： | 2021-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN113030950A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 罗俊海;陈燕平;毛谨;郑龙 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S13/88 | 分类号： | G01S13/88;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习技术的小型无人机分类方法，包括以下步骤：S1、模拟小型无人机微多普勒信号，并利用模拟信号训练深度神经网络；S2、未知目标类别的检测：将检测目标的频谱图添加到神经网络的训练集中，判断该目标是否为未知目标类；S3、频谱图的预处理，去除机身的频率，提高频谱图的信噪比；S4、生成频谱图的对抗训练，利用生成性对抗网络生成新的频谱图来训练分类器。本发明利用认知雷达系统中目标微多普勒频谱图对网络进行训练，提升小型无人机目标分类的精度；基于目标主散射体的建模方法，减少微多普勒信号模拟仿真过程的耗费时间；训练对抗式自动编码器，对频谱图进行去噪处理，增加认知雷达识别小型无人机的距离范围。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 技术 小型 无人机 分类 方法 | ||
【主权项】：
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