一种基于复值神经网络的微弱散射波探测方法

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一种基于复值神经网络的微弱散射波探测方法
申请号:CN202511462457
申请日期:2025-10-14
公开号:CN120928281A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于复值神经网络的微弱散射波探测方法,涉及信号处理技术领域,包括构建远场多目标信号源的接收信号模型;构建复值神经网络模型;基于接收阵列天线和已知直达波信号与散射波信号进行数据分段,得到多段对应的直达波信号分段与散射波信号分段;根据多段直达波信号与散射波信号,计算多段二维模糊函数;在多段二维模糊函数中进行最大值搜索,并取出最大单元构建虚拟快拍;根据虚拟快拍构建虚拟协方差矩阵;将虚拟协方差矩阵输入复值神经网络,得到微弱散射波测向结果。不仅可以提升微弱散射波的测向精度,而且还能对相干信号进行探测,实现多目标探测,增强散射波的估计效果。
技术关键词
协方差矩阵 阵列天线 多普勒 模糊函数 神经网络模型 分段 归一化模块 信号输入模块 复数特征 信号源 阵列结构 传感器 信号处理技术 时延 载波 噪声量 数据