[发明专利]基于互逆深度神经网络的目标外辐射源被动定位方法有效
| 申请号： | 201910892005.2 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110596668B | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 程永强;吴昊;王宏强;陈茜茜;杨政 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 周达 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于互逆深度神经网络的目标外辐射源被动定位方法，通过设计一对互逆网络，通过样本数据的训练，学习从接收信号数据的特征矢量到目标位置的映射关系，实现目标外辐射源被动定位。本发明降低了对训练数据量的需求，提高了训练效果，并且通过训练数据集的更新，有效地避免了过拟合带来的问题。本发明定位过程简单且效率高，具有良好的定位性能。此外，该方法不依赖于电磁环境中的辐射源信息，可以仅通过接收信号完成定位，具有利用通信基站完成目标定位的潜力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 目标 辐射源 被动 定位 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于互逆深度神经网络的目标外辐射源被动定位方法，其特征在于，包括：/n获取从接收信号数据的特征矢量到目标位置的映射关系；/n提取接收机接收到的实时接收信号数据的特征矢量；基于从接收信号数据的特征矢量到目标位置的映射关系，得到实时接收信号数据对应的目标位置。/n
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