[发明专利]基于深度学习测向的鲁棒性设计方法有效
| 申请号： | 202010712652.3 | 申请日： | 2020-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN112068070B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 王杰贵;刘方正;吴世龙;孔辉;唐希雯;马晓静;韩振中;武东明;陈中 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G01S3/00 | 分类号： | G01S3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) 11390 | 代理人： | 杜家波 |
| 地址： | 230009 安徽省合肥市蜀*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习测向的鲁棒性设计方法，用于解决现有的相位干扰仪测存在鲁棒性较差的问题，包括鲁棒性模型设计：选用卷积神经网络，设计具有鲁棒性的深度学习测向模型；本发明对各通道的信号进行AD采样，将各通道的信号进行低噪声放大和下变频处理，然后对中频信号进行A/D采样，得到各通道的数字采样信号；提取各通道采样信号的特征数据，选用卷积神经网络，设计具有鲁棒性的深度学习测向模型，对通道的幅相误差具有自适应性，无需进行通道校正；对信号入射方向、信号带宽等参数具有自适应性，这些参数在一定范围变化时，测向精度恶化不超过5％。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 测向 鲁棒性 设计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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