[发明专利]基于卷积神经网络的序列脉冲抗干扰目标检测方法有效
| 申请号： | 202110304170.9 | 申请日： | 2021-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN113221631B | 公开（公告）日： | 2023-02-10 |
| 发明（设计）人： | 纠博;张钰;王运旋 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/10 | 分类号： | G06F18/10;G06F18/2411;G06F18/214 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 刘长春 |
| 地址： | 710000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种基于卷积神经网络的序列脉冲抗干扰目标检测方法，通过从雷达系统中获取脉冲序列的回波信号；对回波信号依次进行采样离散化、短时傅里叶变换、能量归一化预处理，获得能量归一化后的回波信号的向量；对能量归一化后向量使用滑窗匹配做波形适应，以使回波信号的向量从二维数据转化为四维数据；将四维数据输入至训练好的序列脉冲抗干扰目标检测网络中，获得目标在各个距离单元和各个多普勒通道上出现的概率；之后与检测门限进行比较，确定距离单元和多普勒通道上是否检测出目标。本发明通过对预处理后数据的波形适应，增加了网络输入信息，同时通过网络提取目标和干扰的特征，可以提高目标检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 序列 脉冲 抗干扰 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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