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申请/专利权人：苏州承泰科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于GAN的毫米波雷达角度校准方法、系统及平台，通过方法实时获取与毫米波雷达相对应的第一角度数据，并生成与所述第一角度数据相对应的逗号分隔值格式文件数据；根据所述逗号分隔值格式文件数据，并结合GAN模型，处理生成与第一角度数据相对应的第二角度数据；根据所述第二角度数据，实时校准补充处理与毫米波雷达测角相对应的非线性误差数据，以及与方法相应的系统、平台及存储介质，以实现基于少量研发试产样本训练神经网络，对雷达测角进行角度校准。也就是说，能够通过对研发阶段获取的相对少量实测样本进行数据增强来训练神经网络，实现对毫米波雷达测角非线性误差的校准补充。

主权项：1.一种基于GAN的毫米波雷达角度校准方法，其特征在于，所述方法包括步骤：实时获取与毫米波雷达相对应的第一角度数据，并生成与所述第一角度数据相对应的逗号分隔值格式文件数据；其中，所述第一角度数据为实测角度数据；根据所述逗号分隔值格式文件数据，并结合GAN模型，处理生成与第一角度数据相对应的第二角度数据；其中，所述第二角度数据为实测角度数据分布情况相对应的仿造数据；根据所述第二角度数据，实时校准补充处理与毫米波雷达测角相对应的非线性误差数据；所述实时获取与毫米波雷达相对应的第一角度数据，并生成与所述第一角度数据相对应的逗号分隔值格式文件数据，还包括：根据获取到的第一角度数据，生成与所述第一角度数据相对应的二维矩阵；所述实时获取与毫米波雷达相对应的第一角度数据，并生成与所述第一角度数据相对应的逗号分隔值格式文件数据，还包括：根据逗号分隔值格式文件数据生成与所述逗号分隔值格式文件数据相对应的数据集；其中，所述数据集包括训练数据集和测试数据集；根据所述数据集生成与所述数据集相对应的标签数据；其中，所述标签数据为与毫米波雷达相对应且预设标定的角度值数据；所述根据所述逗号分隔值格式文件数据，并结合GAN模型，处理生成与第一角度数据相对应的第二角度数据，还包括：根据损失函数并结合GAN模型，判定生成相对应的损失误差评估真假概率数据；根据所述损失误差评估真假概率数据，并结合所述第二角度数据，生成与第一角度数据相对应的分布数据；所述根据损失函数并结合GAN模型，判定生成相对应的损失误差评估真假概率数据中，具体计算公式如下： 其中，x，y分别代表两个样本，N代表样本的特征个数，BCELoss为二元交叉熵损失函数。

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