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【发明授权】一种基于相位优化的深度学习测向方法_东南大学;南京步微信息科技有限公司;扬州步微科技有限公司_202010289684.7 

申请/专利权人:东南大学;南京步微信息科技有限公司;扬州步微科技有限公司

申请日:2020-04-14

公开(公告)日:2021-04-27

公开(公告)号:CN111580042B

主分类号:G01S3/48(20060101)

分类号:G01S3/48(20060101);G01S3/782(20060101);G01S3/808(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2021.04.27#授权;2020.09.18#实质审查的生效;2020.08.25#公开

摘要:本发明公开了一种基于相位优化的深度学习测向方法,该方法具体为:构建阵列天线的接收信号模型;以阵列天线中其中一个天线的接收信号作为参考,对其他天线的接收信号进行归一化,归一化后,计算每个天线的接收信号相位;采用角度优化方法对每个天线的接收信号相位进行优化,得到优化后的相位,构建基于深度学习的神经网络模型,将优化后的相位作为所构建的神经网络模型的输入,神经网络模型的输出为估计得到的波达角。本发明通过阵列信号模型分析天线之间信号的相位关系,并通过阵列信号的相位关系调整周期性的影响,将优化后的相位关系作为深度学习神经网络的输入,通过训练学习该神经网络,最终实现在较低复杂度条件下对信号的有效测向。

主权项:1.一种基于相位优化的深度学习测向方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,构建阵列天线的接收信号模型,并对阵列天线中的所有天线从1开始依次编号;步骤2,以阵列天线中其中一个天线的接收信号作为参考,对其他天线的接收信号进行归一化,归一化后,计算每个天线的接收信号相位;步骤3,采用角度优化方法对每个天线的接收信号相位进行优化,得到优化后的相位,具体为:对第二个天线的接收信号相位与第一个天线的接收信号相位作差,得到相位差值,将该相位差值作为参考值,来判断所有天线接收信号的来波方向是位于正角度区域还是负角度区域;即若该相位差值为正值,则所有天线接收信号的来波方向是位于正角度区域;若该相位差值为负值,则所有天线接收信号的来波方向是位于负角度区域;当所有天线接收信号的来波方向位于正角度区域时,除第一、第二个天线外,使其他天线的接收信号相位呈递增趋势,优化过程如下:将第三至第N个天线的接收信号相位加上360°,N为所有天线的数量,从第三个天线开始,判断下一个天线的接收信号相位是否大于等于前一个天线的接收信号相位,当第i个天线的接收信号相位大于等于第i-1个天线的接收信号相位时,继续判断第i+1个天线的接收信号相位是否大于等于第i个天线的接收信号相位;当第i个天线的接收信号相位小于第i-1个天线的接收信号相位时,对第i至第N个天线的接收信号相位加上360°;从第i个天线开始,重复上述过程,直至第N个天线,i=4,5,…,N,即第1至第N个天线优化后的相位呈递增趋势;当所有天线接收信号的来波方向位于负角度区域时,除第一、第二个天线外,使其他天线的接收信号相位呈递减趋势,优化过程如下:将第三至第N个天线的接收信号相位减去360°,N为所有天线的数量,从第三个天线开始,判断下一个天线的接收信号相位是否小于等于前一个天线的接收信号相位,当第i个天线的接收信号相位小于等于第i-1个天线的接收信号相位时,继续判断第i+1个天线的接收信号相位是否小于等于第i个天线的接收信号相位;当第i个天线的接收信号相位大于第i-1个天线的接收信号相位时,对第i至第N个天线的接收信号相位减去360°;从第i个天线开始,重复上述过程,直至第N个天线,i=4,5,…,N,即第1至第N个天线优化后的相位呈递减趋势;步骤4,构建基于深度学习的神经网络模型,将优化后的相位作为所构建的神经网络模型的输入,神经网络模型的输出为估计得到的波达角。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 东南大学;南京步微信息科技有限公司;扬州步微科技有限公司 一种基于相位优化的深度学习测向方法

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