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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的空时频一体化检测方法及系统，所述系统包括：时域处理模块，用于对输入的N通道中频信号进行数字下变频，得到基带IQ信号；空域处理模块，用于利用空域N通道子阵干扰抑制算法，实现空域自适应干扰抑制，形成空域检测通道以及两路补偿通道；频域处理模块，用于对三通道信号进行脉冲压缩以及动目标检测后，输出三路二维距离多普勒复RD图像；AI检测识别一体化模块，用于检测通道二维距离多普勒复图像转换为二维距离多普勒RGB彩色图像，进行基于智能YOROIDeR算法的检测与识别并输出目标的空间三维信息、多普勒维度信息以及目标类型信息。本发明保留了回波的全部信息，并采用干扰抑制算法有效抑制了噪声，提高了信号质量；本发明实现了对目标的检测识别一体化，提高了在复杂电磁环境下目标检测与识别的性能。
主权项：1.一种基于人工智能的空时频一体化检测方法，其特征在于，包括：对接收的二维相控阵天线N通道的中频回波信号进行数字下变频及数字正交解调获得回波基带IQ信号；对回波基带IQ信号进行幅相校准；对幅相校准完成后的信号进行子阵波束形成，并利用空域N通道子阵干扰抑制算法进行自适应干扰抑制处理得到空域干扰抑制加权系数；利用空域干扰抑制加权系数对N通道基带信号加权求和输出，完成子阵级自适应数字波束形成，并转化为空域信息检测信号；利用空域干扰抑制加权系数对N通道基带信号加权求差获得两路空域信息补偿信号；对空域信息检测信号及两路空域信息补偿信号进行脉冲压缩，并利用动目标检测算法进行处理获得目标所在波束指向的检测通道及两路补偿通道二维距离多普勒复图像；将检测通道二维距离多普勒复图像转化为二维距离多普勒RGB彩色图像，并对二维距离多普勒RGB彩色图像进行目标检测与识别，获得目标类型，同时获取检测到的目标的坐标信息，并计算对应的目标距离和多普勒数据值，完成距离、速度信息拟合；将目标信息索引至两路补偿通道中，完成目标空域信息拟合；将目标距离、多普勒数据值和空域指向性信息构成目标的空间三维信息和多普勒维度信息，并与目标类型信息合并，最终获得目标的空间三维坐标、多普勒维度信息以及目标类型信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于人工智能的空时频一体化检测方法及系统
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