[发明专利]基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法有效
| 申请号： | 202011357984.0 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112612005B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 段克清;杨兴家;李想;谢洪途 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G01S7/28 | 分类号： | G01S7/28;G01S7/292;G06F17/16;G06N3/0464;G06N3/08;G06N3/048 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 510260 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的雷达抗主瓣干扰方法，包括：仿真构建接收信号模型，利用接收信号模型的协方差矩阵集合求取初始空间谱数据；将接收信号模型对应不同主瓣干扰来向和目标来向集合作为标签；构建神经网络，将初始空间谱数据作为神经网络的输入数据，将标签作为神经网络的输出数据，对神经网络进行训练；将雷达阵列实际接收回波数据基于似然估计得到干扰协方差矩阵，然后经数学变换处理后得到初始空间谱；将初始空间谱输入神经网络，得到雷达信号空间谱，实现主瓣干扰和目标在空域上的有效分离。本发明通过构建深度学习神经网络对阵列信号来向进行方向分类的方式，实现主瓣干扰和目标在空域的有效分离，从而实现对目标进行有效的检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 雷达 抗主瓣 干扰 方法 | ||
【主权项】：
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