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申请/专利权人：台州学院
申请日：2021-11-22
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN114217264B
主分类号：G01S3/14
分类号：G01S3/14
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2022.04.08#实质审查的生效;2022.03.22#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的无线电信号波达方向估计与定位装置，包括无线信号接收系统、数据采集与信号处理系统和综合定位系统；所述无线信号接收系统包括E形排列的四组全向均匀线性阵列天线，用于接收空间无线目标信源发射的电磁波；所述数据采集与信号处理系统用于接收阵列天线输出的信号，对所述信号中包含的脉冲噪声进行处理，并将处理后的信号输入深度学习网络模型，对目标信源进行波达方向估计；所述综合定位系统根据所述数据采集与信号处理系统获得的波达方向估计结果和E型阵列的几何结构实现无线电目标的精确定位。本申请提提高了脉冲噪声环境下无线电目标波达方向估计与定位的精度和鲁棒性。
主权项：1.一种基于深度学习的无线电信号波达方向估计与定位装置，其特征在于，包括无线信号接收系统、数据采集与信号处理系统和综合定位系统；所述无线信号接收系统包括E形排列的四组全向均匀线性阵列天线，三组平行阵列天线与端部的第四组阵列天线夹角在60°～90°之间，用于接收空间无线目标信源发射的电磁波；所述数据采集与信号处理系统用于接收阵列天线输出的信号，对所述信号中包含的脉冲噪声进行处理，并将处理后的信号输入深度学习网络模型，对目标信源进行波达方向估计；所述综合定位系统根据所述数据采集与信号处理系统获得的波达方向估计结果和E型阵列的几何结构实现无线电目标的精确定位；所述数据采集与信号处理系统，包括数据准备模块、模型训练模块、模型验证模块和模型应用模块；所述模型训练模块内，具体实现方式为：利用前置自适应脉冲噪声滤波器对采集到的样本信号进行脉冲噪声抑制；设阵列输出信号为x，定义自适应脉冲噪声抑制因子为： 其中，λ和ρ为调整系数，mx为x的中值；以fawx为基础对信号x进行加权构建自适应脉冲噪声滤波器，从而实现样本信号的脉冲噪声抑制；将抑制噪声后的样本信号作为训练的样本信号以此通过输入层，第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、展开层、全连接层和softmax层，进行多次迭代训练，得到波达方向估计的深度学习网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 台州学院 一种基于深度学习的无线电信号波达方向估计与定位装置
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