基于机器学习的谐波雷达目标分类方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种基于机器学习的谐波雷达目标分类方法及系统，包括如下步骤：步骤S1：基于机器学习构建分类模型；步骤S2：通过分类模型对谐波雷达目标进行分类。本发明通过发射混频信号，改变发射功率，计算不同二阶互调频点的发射‑谐波响应功率曲线特征作为谐波雷达目标分类特征的方法，利用多个二阶互调频点的谐波信息，实现对谐波雷达目标特征的有效提取，并基于机器学习算法实现了目标特征的分类。
基本信息
专利标题 ：
基于机器学习的谐波雷达目标分类方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114358044A
申请号 ：
CN202111449547.6
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-11-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
吴阳徐碧蓉雷杰刘恩晓张勇刘峰
申请人 ：
上海微波技术研究所（中国电子科技集团公司第五十研究所）
申请人地址 ：
上海市普陀区武宁路423号
代理机构 ：
上海段和段律师事务所
代理人 ：
高璀璀
优先权 ：
CN202111449547.6
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62 G06N20/20
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20211130
申请日 : 20211130
2022-04-15 ：
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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