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基于三维卷积网络的雷达多普勒信号低慢小目标检测方法[发明专利]

专利名称：基于三维卷积网络的雷达多普勒信号低慢小目标检测方法

专利类型：发明专利

发明人：曹九稳，王陈幸，田江敏，王天磊，王晓洪

申请号：CN202210412020.4

申请日：20220419

公开号：CN114677419A

公开日：

20220628

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了基于三维卷积网络的雷达多普勒信号低慢小目标检测方法，首先进行数据预处理，训练样本集准备；然后构建以3D卷积层、池化层交替组成的3D卷积网络为骨干网络的深度神经网络，并利用准备的训练样本集进行网络参数的学习；最后进行网络预测及后处理。本发明通过融合更多时间维度的目标信息，构建三维R‑D图进行目标轨迹特征的提取，在保证合理的虚警率之内，有效地提高模型预测的准确率。

申请人：杭州电子科技大学

地址：310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

国籍：CN

代理机构：杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)

代理人：朱月芬

本文发布于:2024-09-24 16:27:21，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/4/402612.html

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