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          中國人民解放軍國防科技大學(xué)程永強獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍國防科技大學(xué)申請的專利基于深度卷積特征矩陣流形網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法和裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN119355674B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202411395851.0,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G01S7/41;該發(fā)明授權(quán)基于深度卷積特征矩陣流形網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法和裝置是由程永強;萬仲豪;華小強;吳昊;鄒潤明;王宏強設(shè)計研發(fā)完成,并于2024-10-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          基于深度卷積特征矩陣流形網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法和裝置在說明書摘要公布了:本申請涉及一種基于深度卷積特征矩陣流形網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法和裝置。所述方法包括:在預(yù)先獲取的海雜波數(shù)據(jù)中使用多普勒導(dǎo)向矢量驅(qū)動的仿真目標(biāo)信號,以獲取包含不同信噪比的仿真目標(biāo)的回波數(shù)據(jù),利用時頻分析方式獲取所述回波數(shù)據(jù)的時頻特征圖,采用預(yù)先訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取所述時頻特征圖的高維非線性特征,得到深度卷積特征矩陣,以所述深度卷積特征矩陣為樣本,訓(xùn)練預(yù)先構(gòu)建的深度流形網(wǎng)絡(luò),以使所述深度流形網(wǎng)絡(luò)對待檢測的回波數(shù)據(jù)中的目標(biāo)進行檢測。采用本方法能夠提升雷達(dá)目標(biāo)檢測性能。

          本發(fā)明授權(quán)基于深度卷積特征矩陣流形網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于深度卷積特征矩陣流形網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法,其特征在于,所述方法包括: 在預(yù)先獲取的海雜波數(shù)據(jù)中使用多普勒導(dǎo)向矢量驅(qū)動的仿真目標(biāo)信號,以獲取包含不同信噪比的仿真目標(biāo)的回波數(shù)據(jù);所述多普勒導(dǎo)向矢量由目標(biāo)信號幅值參量表示,所述目標(biāo)信號幅值參量的大小與海雜波數(shù)據(jù)平均大小、信噪比、初始相位和散射系數(shù)相關(guān); 利用時頻分析方式獲取所述回波數(shù)據(jù)的時頻特征圖,采用預(yù)先訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取所述時頻特征圖的高維非線性特征,得到深度卷積特征矩陣; 以所述深度卷積特征矩陣為樣本,訓(xùn)練預(yù)先構(gòu)建的深度流形網(wǎng)絡(luò),以使所述深度流形網(wǎng)絡(luò)對待檢測的回波數(shù)據(jù)中的目標(biāo)進行檢測; 采用預(yù)先訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取所述時頻特征圖的高維非線性特征,得到深度卷積特征矩陣,包括: 將所述時頻特征圖輸入預(yù)先訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層輸出作為高維非線性卷積特征; 對所述高維非線性卷積特征的所有通道的矩陣對稱正定化后求平均值,得到深度卷積特征矩陣; 對所述高維非線性卷積特征的所有通道的矩陣對稱正定化后求平均值,得到深度卷積特征矩陣,包括: 對所述高維非線性卷積特征的所有通道的矩陣對稱正定化為: 其中,表示所述高維非線性卷積特征中各通道的矩陣,表示正定化后的高維非線性卷積特征,表示校正閾值,是單位矩陣,表示正交矩陣; 對正定化后的高維非線性卷積特征求平均值為: 其中,表示正定化后具有k個通道的高維非線性卷積特征,表示深度卷積特征矩陣。

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