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申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学
摘要：本发明涉及一种雷达微动特征深度学习时频表示方法，属于雷达信号处理技术领域。本发明首先对雷达回波数据进行预处理，得到含有距离维度的目标信息数据；接着设计一个表示雷达目标微动特征的深度学习网络模型，该模型包括基函数选择模块、特征聚集模块、能量集中模块和输出模块四部分，构建数据集对模型进行训练验证；最后输入预处理后的实测目标数据，完成目标微动特征基于深度学习方法的时频表示。本发明能够实现对雷达目标的高分辨微动特征表示，与传统时频分析方法对比，不仅表现出能量聚集程度高的优势，而且还展现出传统时频分析方法未能展示的微动特征细节，提升了目标的微动特征的表示能力。
主权项：1.一种雷达微动特征深度学习时频表示方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：数据预处理：通过雷达采集原始回波信号，对原始回波信号进行数据预处理，然后依次进行脉冲压缩、截取目标距离范围和选取目标距离单元的处理，得到含有目标单元的一维复值信号；步骤2：构建ETF-MDNet网络模型：设计用于处理含有目标单元的一维复值信号的深度学习时频表示的ETF-MDNet网络模型，包括信号输入模块、基函数选择模块、特征聚集模块和能量集中模块；步骤3：ETF-MDNet网络模型的训练与验证：在构建ETF-MDNet网络模型之后，设定ETF-MDNet网络模型的训练数据集、验证数据集和损失函数，对网络模型进行训练与验证；步骤4：实测目标数据微动特征表示：ETF-MDNet网络模型完成训练与验证，随后被加载用于实测目标数据的微多普勒特征表示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 一种雷达微动特征深度学习时频表示方法
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