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公开(公告)号：CN115685086A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211255900.1
申请日：2022-10-13
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明属于雷达信号处理技术领域，涉及一种雷达编码波形旁瓣快速相消抑制方法。该方法通过将多普勒旁瓣对消问题转化为信号复原优化问题，基于对消后目标信号能量最小化准则构建优化模型，采用梯度下降算法实现目标多维参数(速度、角度、幅相信息)的联合寻优估计，最终可实现高精度目标参数估计及稳健的多普勒旁瓣对消性能，通过本发明可有效地实现目标多维参数高精度估计，并实现多普勒高旁瓣对消，从而提高对弱目标的检测能力，降低漏检率。
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公开(公告)号：CN114970595A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202111673162.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的单快拍多目标角度估计方法，包括：对单快拍回波数据进行预处理；将视场角划分为一系列角度区间；基于DNN网络架构，设计与步骤S2中的角度区间一一对应的滤波器和估计子网络；其中，滤波器的输入为步骤S1预处理后的数据，并将只属于本角度区间的数据输出至对应的估计子网络；所述估计子网络根据其输入的数据进行角度估计；基于样本集对构建的各滤波器和估计子网络进行训练，得到训练好的各滤波器和估计子网络；将待估计的单快拍数据预处理后，输入至各滤波器，得到各估计子网络的角度估计结果，将所有所述估计子网络的输出结果进行角度融合，最终得到目标数量及目标角度。
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公开(公告)号：CN114970595B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111673162.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的单快拍多目标角度估计方法，包括：对单快拍回波数据进行预处理；将视场角划分为一系列角度区间；基于DNN网络架构，设计与步骤S2中的角度区间一一对应的滤波器和估计子网络；其中，滤波器的输入为步骤S1预处理后的数据，并将只属于本角度区间的数据输出至对应的估计子网络；所述估计子网络根据其输入的数据进行角度估计；基于样本集对构建的各滤波器和估计子网络进行训练，得到训练好的各滤波器和估计子网络；将待估计的单快拍数据预处理后，输入至各滤波器，得到各估计子网络的角度估计结果，将所有所述估计子网络的输出结果进行角度融合，最终得到目标数量及目标角度。
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