发明专利已授权

基于深度卷积神经网络的雷达一维距离像目标识别方法

📄 申请号：CN201810806078.0 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-07-20

公开号

CN109086700B

公开日

2021-08-13

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

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 , G01S7_41 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习卷积神经网络雷达目标识别

应用场景

军事侦察, 雷达目标识别, 无人驾驶, 航空航天, 安防监控

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摘要

本发明公开了基于深度卷积神经网络的雷达一维距离像目标识别方法，包括以下步骤：采集数据集，对采集到的数据进行预处理，从预处理后的数据中提取特征，设立阈值将采集到的雷达HRRP信号分成低信噪比和高信噪比样本两个部分，构建基于稳健玻尔兹曼的特征增强算法，构建基于卷积神经网络和基于LSTM的双向循环神经网络的HRRP目标识别模型，使用梯度下降算法对构建的网络模型的参数进行微调，得到有效的目标识别模型。本发明构建小样本稳健性和噪声稳健性的雷达HRRP自动目标识别技术具有很强的工程实用性，从特征提取和分类器的设计方面，提出了一种基于卷积神经网络+循环神经网络的雷达一维距离像目标识别模型。

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

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当前第 / 件

一种农业温棚环境检测与控制系统

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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：29 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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