[发明专利]一种基于CAE-CNN的雷达低仰角目标DOA估计方法及装置在审
| 申请号： | 202310359992.6 | 申请日： | 2023-04-06 |
| 公开（公告）号： | CN116381596A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 赵方正;胡国平;刘炳琪;周豪;郭书涵 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军空军工程大学 |
| 主分类号： | G01S3/14 | 分类号： | G01S3/14;G06F18/24;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/084;G06F17/16 |
| 代理公司： | 西安方诺专利代理事务所(普通合伙) 61285 | 代理人： | 李思琼 |
| 地址： | 710043 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CAE‑CNN的雷达低仰角目标DOA估计方法，针对多径效应影响下的低仰角目标DOA估计问题，该方法首先将包含直达波和反射波的阵列接收信号协方差矩阵输入到卷积自编码器以实现去多径，并将卷积自编码器提取的空间特征作为极限学习机的输入来实现直达波的DOA预分类；根据预分类结果选择三个并联的卷积神经网路中的对应分支，将卷积自编码器的输出的协方差矩阵作为该卷积神经网络的输入以实现低仰角目标的DOA估计。该方法估计精度优于传统算法，且在直达波的DOA处于较小范围内时，DOA估计有效率和均方误差均小于传统算法和结合算法；卷积自编码器可以有效实现去多径，并联卷积神经网络可以避免过拟合和欠拟合，降低时间和空间复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cae cnn 雷达 仰角 目标 doa 估计 方法 装置 | ||
【主权项】：
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