[发明专利]一种基于深度学习的辐射源定位方法及装置有效
| 申请号： | 202110269610.1 | 申请日： | 2021-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN113064117B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 周晨;张富彬;李玉峰;夏国臻;赵正予 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G01S5/04 | 分类号： | G01S5/04;G01S1/02;G06N3/0464;G06N3/045 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 发明提供了一种基于深度学习的辐射源定位方法及装置，所述方法包括：获取样本区域的地图模型，其中，所述地图模型包括：建筑模型、道路模型、树木模型以及物体模型，且建筑模型包括：建筑的各个部分的电磁介质性质；基于辐射源发射的信号，利用射线追踪法获取地图模型中设定坐标的接收机的接收强度；根据辐射源坐标、发射功率，以及对应的接收机的接收强度、接收机的接收坐标构建样本集；利用所述样本集预先构建的神经网络模型，得到目标神经网络模型；获取待定位区域内设置的接收机的接收强度，以及待定位区域的地图模型，利用目标神经网络模型识别出辐射源的坐标。应用本发明方法，可以提高辐射源的定位精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 辐射源 定位 方法 装置 | ||
【主权项】：
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