[发明专利]基于深度学习的未知环境下雷达目标多帧联合检测方法有效
| 申请号： | 202110607922.9 | 申请日： | 2021-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN113341391B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 易伟;邓杰;曾楷;文耀毅;肖航;李武军;孔令讲 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G01S13/66;G06V20/00;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的未知环境下雷达目标多帧联合检测方法，包括以下步骤：S1、对仿真回波数据进行多帧积累以获取多维值函数域数据；S2、利用多域解耦拆分组合技术对多维值函数域进行处理，获取深度学习网络离线训练数据集；S3、利用基于值函数域特性的U‑Net图像分割网络进行多模型集成训练；S4、利用训练完毕的网络输出检测结果；S5、利用M/N判别网络对目标检测结果进行进一步处理。本发明基于数据驱动挖掘值函数域中目标运动特征，利用基于值函数域特性的U‑Net图像分割网络实现微弱目标的智能检测，从而解决现有多帧联合检测算法无法适应起伏非均匀和未知噪声环境下的目标检测问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 未知 环境 雷达 目标 联合 检测 方法 | ||
【主权项】：
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