西安電子科技大學(xué)白雪茹獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安電子科技大學(xué)申請的專利空間微動目標(biāo)的窄帶雷達(dá)回波降噪與識別一體化方法獲國家發(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:CN116540183B 。
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:202310533298.1,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G01S7/02;該發(fā)明授權(quán)空間微動目標(biāo)的窄帶雷達(dá)回波降噪與識別一體化方法是由白雪茹;白曉丹;田旭東;劉瀟丹;周峰設(shè)計研發(fā)完成,并于2023-05-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本空間微動目標(biāo)的窄帶雷達(dá)回波降噪與識別一體化方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種空間微動目標(biāo)的窄帶雷達(dá)回波降噪與識別一體化方法,主要解決現(xiàn)有空間微動目標(biāo)窄帶雷達(dá)回波降噪識別技術(shù)中可分性特征受到抑制,RCS信息利用不充分的問題。其方案是:獲取空間微動目標(biāo)的全角域靜態(tài)電磁回波,生成訓(xùn)練樣本集及測試樣本集;構(gòu)建由復(fù)值注意力增強降噪模塊和復(fù)值時間卷積識別模塊組成的降噪與識別一體化網(wǎng)絡(luò),并根據(jù)這兩個模塊的損失構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的混合損失函數(shù);基于訓(xùn)練樣本集對該一體化網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練;將測試樣本集輸入訓(xùn)練好的降噪與識別一體化網(wǎng)絡(luò),得到網(wǎng)絡(luò)輸出的分類結(jié)果。本發(fā)明能避免降噪過程對可分性特征的抑制,充分利用RCS數(shù)據(jù)信息,在低信噪比下同時提升了降噪和識別性能,可用于空間微動目標(biāo)識別。
本發(fā)明授權(quán)空間微動目標(biāo)的窄帶雷達(dá)回波降噪與識別一體化方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種空間微動目標(biāo)的窄帶雷達(dá)回波降噪與識別一體化方法,其特征在于,包括如下步驟: 1生成訓(xùn)練樣本集及測試樣本集: 1a建立包含平底錐、球底錐、錐柱體、球底錐柱體、錐柱組合體及凹槽平底錐這6類空間微動目標(biāo)的三維幾何電磁模型,獲取其窄帶雷達(dá)截面積RCS數(shù)據(jù); 1b在RCS數(shù)據(jù)中按照10:3的比例,選取雷達(dá)在31°-40°初始俯仰角下的數(shù)據(jù)及相應(yīng)標(biāo)簽組成訓(xùn)練樣本集,選取雷達(dá)在41°-43°初始俯仰角下的數(shù)據(jù)及相應(yīng)標(biāo)簽組成測試樣本集; 2構(gòu)建降噪與識別一體化網(wǎng)絡(luò): 2a建立由復(fù)一維卷積層、復(fù)注意力增強的編碼器、復(fù)一維反卷積層級聯(lián)組成的復(fù)值注意力增強降噪模塊; 2b建立由一個三層復(fù)時間卷積模塊及Softmax分類器級聯(lián)組成的復(fù)值時間卷積識別模塊; 2c將復(fù)值注意力增強降噪模塊與復(fù)值時間卷積識別模塊級聯(lián),得到降噪識別一體化網(wǎng)絡(luò); 3根據(jù)降噪損失和識別損失構(gòu)建混合損失函數(shù)J,將其作為降噪識別一體化網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù); 4利用訓(xùn)練樣本集,通過反向傳播算法對降噪與識別一體化網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行迭代訓(xùn)練,直到損失函數(shù)J收斂,得到訓(xùn)練好的降噪與識別一體化網(wǎng)絡(luò); 5將測試樣本集輸入訓(xùn)練好的降噪與識別一體化網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試,得到網(wǎng)絡(luò)輸出的分類結(jié)果,完成對空間微動目標(biāo)的降噪與識別。
如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人西安電子科技大學(xué),其通訊地址為:710071 陜西省西安市雁塔區(qū)太白南路2號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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