发明专利已授权

基于深度学习的二维角度依赖误差下的一维线阵测向方法

📄 申请号：CN202010903250.1 📄 发布日：2026/07/22

著录项目信息

申请日

2020-09-01

公开号

CN112255625B

公开日

2023-09-22

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01S13_62

IPC 分类号

G01S13_62

技术画像

所属领域

阵列信号处理阵列信号处理深度学习无线电测向

应用场景

电子对抗, 雷达探测, 无线通信, 无线电监测, 导航定位

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摘要

本发明公开了基于深度学习的二维角度依赖误差下的一维线阵测向方法。该方法基于深度学习擅长近似复杂非线性函数的特点，通过机器学习解决二维角度依赖型阵列误差校准问题。为了能够同时处理阵列误差的方位角依赖和俯仰角依赖，进行二维采集数据，即在不同的俯仰角下采集不同的方位阵列导向矢量。采用局部阵列流型插值对测量数据进行扩充，以减小深度学习模型过拟合风险；在最低信噪比的数据上进行深度学习使其适应带噪信号。本发明用于提高二维角度依赖型阵列误差的一维线阵测向的精度，减小残余阵列误差，同时校正了阵列误差对方位角和俯仰角的依赖，使得测向方法能在不同俯仰角上仍有好的性能。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于原子范数的互质阵欠定测向方法

当前第 / 件

一种部分极化信号的角度与极化参数欠定联合估计方法

同领域国内专利 · IPC: (G01S13_62)

G01S13_00 G01S13_02 G01S13_04 G01S13_06 G01S13_08 G01S13_32 G01S13_34 G01S13_42 G01S13_44 G01S13_46 G01S13_50 G01S13_56 G01S13_58 G01S13_62 G01S13_66 G01S13_72 G01S13_74 G01S13_86 G01S13_87 G01S13_88 G01S13_89 G01S13_90 G01S13_91 G01S13_92 G01S13_93 G01S13_931 G01S13_933 G01S13_937 G01S13_95 覆盖29个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：16 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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