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[发明专利]一种基于深度学习的高海况海杂波抑制方法-CN202211268064.0在审
发明人：刘震宇;罗超繁;黄淑婷;伍卓丰;李光平 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的高海况海杂波抑制方法，涉及船舶雷达技术领域，包括：获取实测海杂波数据集；根据所述实测海杂波数据集，获得模拟海杂波数据集和实测高海况海杂波数据集，并输入预设的高海况海杂波生成神经网络模型中进行对抗训练；之后生成一维高海况海杂波数据集和二维高海况海杂波数据集并输入一次优化的高海况海杂波生成神经网络模型中进行二次对抗训练；利用二次优化的高海况海杂波生成神经网络模型对待抑制的高海况海杂波数据进行抑制；本发明提供的方法同时使用实测和仿真的海杂波数据对其进行建模，分别在一维和二维上对高海况海杂波进行抑制，能够提高模型的泛化性能和抑制性能。
一种基于深度学习海况海杂波抑制方法

[发明专利]一种用于小型无人机识别的微多普勒特征分级分析方法-CN202211055591.3在审
发明人：刘震宇;伍卓丰;马崇润;刘昊明;李光平 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于小型无人机识别的微多普勒特征分级分析方法，包括以下步骤：对小型无人机回波信号进行预处理，去除无人机的机身多普勒信号分量；分离提取无人机微多普勒信号分量，并构建无人机微动特征集，其包括训练数据集和实测数据集；构建无人机分类模型，利用训练数据集构建模型训练数据集训练无人机分类模型，并建立最优的无人机微动特征组合和保存最优分类模型；根据无人机微动特征组合指导雷达系统从实测数据集中筛选出数据集，输入到最优分类模型中进行无人机类型识别；利用无人机回波信号预处理，抑制机身多普勒信号，减少遮蔽效应的影响，根据先验知识提取有效的微动特征并训练最优的轻量级无人机分类模型，提升目标的识别精度。
一种用于小型无人机识别多普勒特征分级分析方法