[发明专利]基于一维卷积神经网络的雷达目标多普勒像分类识别方法有效
| 申请号： | 201911254099.7 | 申请日： | 2019-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN111220958B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 金钰;赵永亮 | 申请（专利权）人： | 西安宁远电子电工技术有限公司 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G06F18/241;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710065 陕西省西安*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于一维卷积神经网络的雷达目标多普勒像分类识别方法，本发明通过雷达设备采集到原始回波数据，经过脉冲压缩、动目标检测得到包含目标和杂波的每帧数据，根据不同目标的多普勒差异性，提取出目标所在距离单元内的一维多普勒像，构成数据集；设计一维卷积神经网络模型，对模型参数进行初始化；通过前向传播和后向传播过程训练网络，并计损失函数；迭代训练直到损失函数收敛或者达到最大次数，训练结束得到一维卷积神经网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 雷达 目标 多普勒 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
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