[发明专利]基于相干子空间深度学习的频域鲁棒性测向方法在审
| 申请号： | 202310450396.9 | 申请日： | 2023-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN116482600A | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 郭弦辉;张殿岭;朱昌建 | 申请（专利权）人： | 合肥戎科信息技术开发有限公司 |
| 主分类号： | G01S3/14 | 分类号： | G01S3/14;G06F18/2131;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥正则元起专利代理事务所(普通合伙) 34160 | 代理人： | 王玉 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市高新区*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于相干子空间深度学习的频域鲁棒性测向方法，属于无线电测向技术领域，具体步骤包括：步骤一：构建基于相干子空间深度学习测向模型；步骤二：进行数字化采样，获得数字化采样信号；步骤三：进行频域变换与子带分解；步骤四：聚焦处理，不同子带的信号子空间变换到参考信号子空间；步骤五：卷积处理，卷积层采用局部连接的方式，通过卷积操作实现对数据的非线性特征映射；步骤六：池化处理，基于平移不变特性池化处理，将输入的特征映射划分为多个不重叠的区域；步骤七：相干子空间宽带测向，在学习训练的基础上，实现基于相干子空间深度学习的频域鲁棒性测向；增加了相干子空间聚焦预处理，实现宽带信号的智能化测向。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相干 空间 深度 学习 频域鲁棒性 测向 方法 | ||
【主权项】：
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