基于深度学习的近程无人机抗电磁干扰装置及方法

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基于深度学习的近程无人机抗电磁干扰装置及方法
申请号:CN202411945460
申请日期:2024-12-27
公开号:CN119743947A
公开日期:2025-04-01
类型:发明专利
摘要
本申请涉及一种基于深度学习的近程无人机抗电磁干扰装置及方法。所述装置包括:电磁脉冲感应模块、电源模块、智能电磁脉冲屏蔽模块、信号恢复与增强模块、智能决策与控制模块、深度学习与模型更新模块。本装置集成多种智能模块,能够实时感知和分析电磁脉冲,自动调整电磁屏蔽强度,增强信号恢复能力,确保设备在复杂电磁环境中的稳定运行;具备自动化决策以及基于深度学习的在线预测能力,能够提前预警电磁干扰事件并优化防护策略;采用高灵敏度的传感器,避免了对电磁脉冲信号的漏检,同时在深度学习系统中建立误报校正机制,通过引入集成学习技术,将多个检测模型的输出进行综合判断,如果多个模型的判断结果一致,则检测结果更为可靠。
技术关键词
抗电磁干扰装置 屏蔽模块 电磁感应传感器 感应模块 电磁干扰信号 电磁脉冲干扰 无人机 深度学习模型 决策 抗干扰模型 模型更新 控制模块 检测周围环境 抗电磁干扰方法 策略 信号分析 频率生成技术 机器学习算法