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申请/专利权人：南京典格通信科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于不确定性融合机制的多模态波束赋形技术，其中方法包括：对图像和Radar数据进行预处理，生成图像和Radar数据集；利用卷积等处理技术从数据集中提取关键特征；通过非对称特征传播和特征校准的残差块实现对立模态特征的交互学习；应用十字交叉注意力机制加强交互后的特征表达，并捕捉全局特征；将增强的特征分别通过分类器得到图像和Radar的单模态波束预测结果；采用不确定性感知的加权融合技术整合预测结果，同时通过分类损失值动态更新融合权重和网络参数，以优化性能，最后实施波束赋形。本发明能以图像和Radar双模态数据获取更全面的环境感知，提高在复杂场景下波束赋形的准确性和模型的泛化能力。
主权项：1.一种基于不确定性融合机制的多模态波束赋形技术，其特征在于，包括：步骤1：对图像和Radar数据进行预处理，生成图像和Radar数据集；步骤2：利用卷积处理技术从数据集中提取基础特征；步骤3：通过非对称特征传播和特征校准的残差块实现对立模态特征的交互学习；步骤4：应用十字交叉注意力机制加强交互后的特征表达，并捕捉全局特征；步骤5：将增强的特征分别通过分类器得到图像和Radar的单模态波束预测结果；步骤6：采用不确定性感知的加权融合技术整合预测结果，生成最终的波束预测输出，同时通过分类损失值动态更新融合权重和网络参数，以优化性能，最后实施波束赋形。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京典格通信科技有限公司 基于不确定性融合机制的多模态波束赋形技术
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