[发明专利]分布式MIMO雷达目标定位的全连接网络结构选择方法

权利要求书

1.一种分布式MIMO雷达目标定位的全连接网络结构选择方法，其特征在于，包括：

采集目标的回波信号并按信号采样值顺序排列成一列接收信号；

处理接收信号，计算每条信号路径的时延的极大似然估计；

整合所有路径的时延估计为一个估计向量，并基于所述估计向量采用FCN作为估计器得到最终的目标物体位置估计；

推导给定FCN，训练集，以及训练方法下的均方误差界并基于所述均方误差界，构建网络结构设计的优化问题；

采用遗传算法解决网络结构设计的优化问题得到最优FCN结构。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集MIMO雷达发射向目标的回波信号并按采样值顺序排列成一列接收信号，包括：

分布式MIMO雷达系统的多个发射机发射至目标的发射信号，经目标后多个接收机接收，并依据接收信号的信号采样值按顺序排列成一列接收信号，其中，所述发射信号正交且经过时间后保持正交，所述一列接收信号包括路径下的目标物体反射系数、时间白和空间白的高斯噪声、发射信号功率和采用时间间隔。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练集根据时延和位置的关系产生，所述训练集的收集过程，即构建训练集的过程，包括：

选定一区域，对二维坐标系的两个维度分别进行间隔采样，对采样收集的数据进行处理，包括对时延处理至时延的每一个元素在范围[0,1]之内，对目标物体位置归一化处理至目标物体位置的每一个元素在范围[0,1]之内。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述推导给定FCN，训练集，以及训练方法下的均方误差界并基于所述均方误差界，构建网络结构设计的优化问题，包括：

FCN的输入是归一化后的时延，输出经过线性变换得到最终的目标物体位置估计，在训练阶段采用MSE作为损失函数，当训练迭代次数达到设定值时迭代停止，得到优化后的FCN网络参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对于FCN，在给定训练集下的工作流程，包括：

训练阶段：获取所述优化后的FCN网络参数；

测试阶段：计算所述时延估计的分布，FCN的每一层的前向传播包含一个线性变换和一个激活函数，输出层向后经过线性变换后得到目标物体的位置估计，获取在给定位置的MSEB，再通过MSEB设计最优的FCN结构，在对FCN网络的深度和尺寸加以限制的条件下，设计最优的网络配置和深度，深度即FCN的隐藏层数目，获取构建网络结构设计的优化问题，即一个整数规划问题，再通过设计遗传算法来解决所述整数规划问题。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用遗传算法解决网络结构设计的优化问题得到最优FCN结构，包括：

构建初始化种群，其中，种群代表了一堆FCN结构，其中的任意一个FCN被称为一个个体；

计算初始种群中每个个体的适应度值；

初始种群进行多次演化迭代后得到最优FCN结构，其中，每次迭代包含选择、交叉以及变异操作。

7.一种分布式MIMO雷达目标定位的全连接网络结构选择装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集目标的回波信号并按信号采样值顺序排列成一列接收信号；

计算模块，用于处理接收信号，计算每条信号路径的时延的极大似然估计；

融合中心，用于整合所有路径的时延估计为一个估计向量，并基于所述估计向量采用FCN作为估计器得到最终的目标物体位置估计；

优化问题构建模块，用于推导给定FCN，训练集，以及训练方法下的均方误差界并基于所述均方误差界，构建网络结构设计的优化问题；

处理模块，用于采用遗传算法解决网络结构设计的优化问题得到最优FCN结构。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。