一种基于深度时空预测神经网络的雷达回波外推方法
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摘要
本发明公开了一种基于深度时空预测神经网络的雷达回波外推方法，包括：步骤1，数据预处理：对给定的多普勒天气雷达基数据，通过数据插值得到等高平面位置显示(Constant Altitude Plan Position Indicator，CAPPI)数据，将CAPPI数据转换为归一化灰度数据，基于归一化灰度数据集划分得到测试序列样本集；步骤2，雷达回波外推：将测试序列样本集输入深度时空预测神经网络，通过网络的前向传播输出预测序列。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度时空预测神经网络的雷达回波外推方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109001736A
申请号 ：
CN201810599816.9
公开（公告）日 ：
2018-12-14
申请日 ：
2018-06-12
授权号 ：
CN109001736B
授权日 ：
2022-04-05
发明人 ：
李骞敬金瑞马强马烁
申请人 ：
中国人民解放军国防科技大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市开福区德雅路109号
代理机构 ：
江苏圣典律师事务所
代理人 ：
胡建华
优先权 ：
CN201810599816.9
主分类号 ：
G01S13/95
IPC分类号 ：
G01S13/95 G01S7/41
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01S
无线电定向；无线电导航；采用无线电波测距或测速；采用无线电波的反射或再辐射的定位或存在检测；采用其他波的类似装置
G01S13/937
海上船舶
G01S13/95
用于气象应用
法律状态
2022-04-05 ：
授权
2019-01-08 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01S 13/95
申请日 : 20180612
申请日 : 20180612
2018-12-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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