[发明专利]基于深度残差分离卷积网络的二次雷达信号去噪方法有效
| 申请号： | 202010516985.9 | 申请日： | 2020-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN111610518B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 沈晓峰;都雪;廖阔;许天奇 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S13/78 | 分类号： | G01S13/78;G01S13/76;G01S13/91;G01S7/41;G01S7/292 |
| 代理公司： | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于雷达技术领域，具体的说是一种基于深度残差分离卷积网络的二次雷达信号去噪处理方法。本发明首先对二次雷达应答信号进行预处理，对数据进行数据集划分，归一化和向量化。随后基于深度学习方法，构建了一种深度残差分离卷积神经网络，包括浅层特征提取，下采样深层特征提取，上采样特征融合三个部分。采用深度残差连接的可分离卷积神经网络，有效提取二次雷达信号的深层特征。最后将数据输入网络中，预测出二次雷达应答信号。本发明在二次雷达正常工作环境中具有很高的去噪性能，能够准确预测出二次雷达应答信号，确保二次雷达信号的正确解码译码。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 分离 卷积 网络 二次 雷达 信号 方法 | ||
【主权项】：
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