[发明专利]基于复数密集连接神经网络的高分辨距离像目标识别方法有效
| 申请号： | 202110230325.9 | 申请日： | 2021-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN113109780B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 王鹏辉;施赟倩;刘宏伟;丁军;陈渤;纠博 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 刘长春 |
| 地址： | 710000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于复数密集连接神经网络的高分辨距离像目标识别方法，包括：获取雷达距离像数据集；对雷达距离像数据集进行短时傅里叶变换得到复数时频谱数据集；将复数时频谱数据集划分为复数时频谱训练数据集、复数时频谱验证数据集；构建复数密集连接神经网络；利用复数时频谱训练数据集训练复数密集连接神经网络，并利用复数时频谱验证数据集验证训练的复数密集连接神经网络以得到训练好的复数密集连接神经网络；利用训练好的复数密集连接神经网络对雷达距离像测试数据集进行识别得到目标识别结果。本发明利用构建的复数密集连接神经网络能够针对复数高分辨距离像进行训练和识别，充分利用信号中的特征结构，从而提高识别网络的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 复数 密集 连接 神经网络 分辨 距离 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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