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公开(公告)号：CN119780844A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510281809.4
申请日：2025-03-11
Applicant: 南京大学
IPC: G01S7/02 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06N7/02 , G01S13/88 , G01S13/95
Abstract: 本发明公开了一种基于KAN网络的毫米波云雷达回波智能识别方法，包括以下步骤：（1）自动标签生成；（2）结合特征值和模糊逻辑算法的REC‑KAN‑MLP网络；（3）模型通过端到端深度学习实现雷达扫描后实时滤波；本发明在无需雷达回波功率谱的情况下，能够有效识别PPI中的气象回波和地物杂波。
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公开(公告)号：CN119780845B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510288488.0
申请日：2025-03-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于UNet的PPI雷达回波智能滤波方法，包括以下步骤：基于多重阈值滤波和腐蚀膨胀等形态学处理方法生成毫米波云雷达观测数据的标签，以构建高质量的雷达回波分类数据集；依据地物杂波的统计特征，从原始观测数据中提取出多个特征参量，作为原始数据集的补充；将这些特征参量与观测数据拼接后输入到基于UNet的深度网络中进行模型训练，最终得到雷达回波滤波模型；本发明在多个评估指标下均优于传统UNet网络，能高效、准确识别雷达数据中的气象回波和地物杂波。
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公开(公告)号：CN119780845A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510288488.0
申请日：2025-03-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于UNet的PPI雷达回波智能滤波方法，包括以下步骤：基于多重阈值滤波和腐蚀膨胀等形态学处理方法生成毫米波云雷达观测数据的标签，以构建高质量的雷达回波分类数据集；依据地物杂波的统计特征，从原始观测数据中提取出多个特征参量，作为原始数据集的补充；将这些特征参量与观测数据拼接后输入到基于UNet的深度网络中进行模型训练，最终得到雷达回波滤波模型；本发明在多个评估指标下均优于传统UNet网络，能高效、准确识别雷达数据中的气象回波和地物杂波。
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