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申请/专利权人:中国人民解放军陆军工程大学
摘要:本发明公开了一种闪电甚高频辐射源定位信号的神经网络预选方法,包括信号预处理部分、辐射源预选部分以及定位成像部分,信号预处理部分使用滑动窗口提取N个天线的时域波型数据并进行离散傅立叶变换获得频域信息,并分别得到J个频率点的虚、实部值以及相位值,作为后续的输入数据;辐射源预选部分包括基于信号离散傅里叶变换的一维卷积神经网络模型,一维卷积神经网络模型用于获取信号预处理部分的输入数据,进行预测并输出判定结果,将判定为辐射源的滑动窗口提取的时域波型数据保留下来进行后续的定位;定位成像部分采用电磁时间反转算法对保留下来的时域波型数据进行二维到达方向定位,对定位得到的初始结果采用密度聚类算法进行杂点去除。
主权项:1.一种神经网络预选的雷电甚高频辐射源定位系统,其特征在于,包括信号预处理部分6、辐射源预选部分7以及定位成像部分8,所述信号预处理部分6使用滑动窗口1提取N个天线的时域波型数据并进行离散傅立叶变换获得频域信息,并分别得到J个频率点的虚、实部值以及相位值,作为后续的输入数据;所述辐射源预选部分7包括基于信号离散傅里叶变换的一维卷积神经网络模型3,所述一维卷积神经网络模型3用于获取信号预处理部分6的输入数据,进行预测并输出判定结果,将判定为辐射源的滑动窗口1提取的时域波型数据保留下来进行后续的定位;所述定位成像部分8采用电磁时间反转算法对保留下来的时域波型数据进行二维到达方向定位,对定位得到的初始结果采用密度聚类算法进行杂点去除。
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