基于卷积神经网络的雷达目标识别方法、模型训练方法
公开
摘要
本公开提供的一种基于卷积神经网络的雷达目标识别方法、模型训练方法，涉及雷达信号处理技术，包括：获取训练数据集；其中，训练数据集中包括多组训练数据，训练数据中包括雷达回波数据、雷达回波数据中包括的目标对象的特征图以及目标对象的标注类别；将目标对象的特征图输入至预设模型，得到目标对象的预测类别；根据目标对象的标注类别和预测类别，优化预设模型中的参数，得到雷达目标识别模型。本方案，基于卷积神经网络对雷达回波数据进行目标识别，无需耗费大量的人工工作，且在雷达回波数据中包含的噪声和杂波多的复杂背景下，也有较好的目标识别效果。
基本信息
专利标题 ：
基于卷积神经网络的雷达目标识别方法、模型训练方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611547A
申请号 ：
CN202210138892.6
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-02-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
汤俊段金福
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区双清路30号
代理机构 ：
北京同立钧成知识产权代理有限公司
代理人 ：
霍莉莉
优先权 ：
CN202210138892.6
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
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
2022-06-10 ：
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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