買(mǎi)專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)恭喜中山大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的陣列穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115372925B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210957643.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01S7/41；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的陣列穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成方法是由段克清;廖志鵬;何錦浚設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的陣列穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的陣列穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成方法，包括如下：基于雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)，并考慮非理想因素，構(gòu)建陣元級(jí)雷達(dá)回波模型，仿真生成小快拍下的估計(jì)回波協(xié)方差矩陣集；基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建二級(jí)級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型；采用分級(jí)預(yù)訓(xùn)練和級(jí)聯(lián)全網(wǎng)絡(luò)微調(diào)的策略對(duì)二級(jí)級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；將雷達(dá)實(shí)際回波協(xié)方差矩陣集進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換后，將其少量樣本數(shù)據(jù)估計(jì)回波協(xié)方差矩陣輸入訓(xùn)練好的二級(jí)級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行處理，得到自適應(yīng)權(quán)矢量；根據(jù)所得到的自適應(yīng)權(quán)矢量對(duì)待檢測(cè)距離門(mén)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾的有效抑制；對(duì)抑制干擾和目標(biāo)積累后的結(jié)果進(jìn)行恒虛警處理，完成對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的陣列穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的陣列穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成方法，其特征在于：所述的方法包括步驟如下：S1：基于雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)，并考慮非理想因素，構(gòu)建陣元級(jí)雷達(dá)回波模型，仿真生成小快拍下的估計(jì)回波協(xié)方差矩陣集；S2：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建二級(jí)級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型；將小快拍下的估計(jì)回波協(xié)方差矩陣集作為第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)的輸入，并將第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)輸出的確知回波協(xié)方差矩陣作為第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)的輸出標(biāo)簽數(shù)據(jù)集；同時(shí)將確知回波協(xié)方差矩陣作為第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)的輸入，并將確知回波協(xié)方差矩陣對(duì)應(yīng)最小方差無(wú)失真權(quán)系數(shù)作為第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)的輸出標(biāo)簽數(shù)據(jù)集；其中第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)用于完成估計(jì)回波協(xié)方差矩陣集的估計(jì)，第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)估計(jì)回波協(xié)方差矩陣的求逆和與目標(biāo)導(dǎo)向矢量的乘積運(yùn)算過(guò)程，得到自適應(yīng)權(quán)矢量；S3：采用分級(jí)預(yù)訓(xùn)練和級(jí)聯(lián)全網(wǎng)絡(luò)微調(diào)的策略對(duì)二級(jí)級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；S4：將雷達(dá)實(shí)際回波協(xié)方差矩陣集進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換后，將其少量樣本數(shù)據(jù)估計(jì)回波協(xié)方差矩陣輸入訓(xùn)練好的二級(jí)級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行處理，得到自適應(yīng)權(quán)矢量；S5：根據(jù)所得到的自適應(yīng)權(quán)矢量對(duì)待檢測(cè)距離門(mén)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾的有效抑制；S6：對(duì)抑制干擾和目標(biāo)積累后的結(jié)果進(jìn)行恒虛警處理，完成對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中山大學(xué)，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市海珠區(qū)新港西路135號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。