[發明專利]基于深度學習的快速目標識別的相控陣單元控制方法

在審

• 申請號: 202210071852.4
• 申請日: 2022-01-21
• 公開（公告）號: CN114492615A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 司賓強;羅東琦;冉潔;朱紀洪
• 申請（專利權）人: 北京信息科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82
• 代理公司: 北京中創云知識產權代理事務所(普通合伙) 11837
• 代理人: 徐輝

基于深度學習的快速目標識別的相控陣單元控制方法。首先，利用深度學習強大的特征挖掘能力，對雷達信號進行目標識別和分類。其次，根據不同的目標特征，初期先人為制定規則開啟最優的相控陣單元，然后，再利用深度學習制定出性能更為優越的相控陣單元數目開啟的控制策略。本發明也可采用只開啟N個發射單元、開啟全部或者最優個接收單元，類似于MIMO技術的工作方式。本發明既能夠快速識別目標，又可以保證一定的精度，避免了相控陣單元全部開啟，造成的計算數據量巨大、目標識別響應速度慢和系統功耗巨大的影響，本發明能夠在對方未發現自己之前，先發制人地快速識別、跟蹤和打擊目標，實現了快速反擊的目的。本發明可應用于預警、火控雷達等。

技術領域

本發明涉及信號處理和相控陣雷達技術領域，具體而言，涉及基于深度學習的快速目標識別的相控陣單元控制方法。

背景技術

相控陣具有波束快速掃描以及波束捷變的能力，能夠同時進行多個目標的搜尋、跟蹤，以及其他的多樣性的任務。相控陣雷達的出現，很大程度上克服了普通雷達存在的問題。相控陣雷達的優點很多，但這也是建立在巨大硬件規模資金投入和巨大的計算量等基礎上得來的。由于其單元數目多，其數據量計算非常大，但是有些時候不需要或者沒有必要開啟所有單元就能實現某項的任務，這樣就可以減少計算量，能夠大幅度提高火控或者偵察系統響應速度，從而提高戰場生存力和提升戰斗主動權。

發明內容

本發明解決的技術問題是：克服現有技術的不足，提供一種基于深度學習的快速目標識別的相控陣單元控制方法，可以根據需要能夠自適應地開啟必要的單元，既能夠把目標準確探測出來，又能夠提高系統的響應速度。根據任務情況，再開啟更多的單元。

本發明的技術方案是：基于深度學習的快速目標識別的相控陣單元控制方法，步驟如下：

1)將各種目標數據輸入到深度神經網絡，訓練基于深度學習的快速目標識別模型；

2)利用步驟1)中訓練好的深度學習模型，對雷達信號進行目標識別和分類；

3)根據不同的目標特征，初期先人為制定規則開啟最優的相控陣單元；

4)再利用深度學習制定出性能更為優越的相控陣單元數目開啟的控制策略。

5)工作方式也可采用只開啟N個發射單元，開啟全部或者最優個接收單元，類似于MIMO技術的工作方式。

所述步驟1)中對雷達信號目標識別的深度學習訓練步驟如下：

1.1)對采集的信號進行一維離散小波變換，獲得其時頻圖；

1.2)將其輸入到卷積神經網絡，提取特征后輸送到全連接神經網絡，最后由softmax輸出預測的類別概率；

1.3)計算深度神經網絡的輸出類別與真實類別的交叉熵作為損失函數，通過隨機梯度下降訓練神經網絡。

所述步驟2)中通過深度學習對雷達信號進行目標識別的過程步驟如下：

2.1)訓練深度神經網絡；

2.2)對采集的信號進行一維小波變換，獲得時頻圖；

2.3)將其輸入到卷積神經網絡，提取特征后輸送到全連接神經網絡，最后由softmax輸出預測的類別概率；

2.4)取預測概率最大類別作為識別結果。

本發明與現有技術相比的優點在于：本發明的基于深度學習的快速目標識別的相控陣單元控制方法，兩度利用深度學習的數據特征表達能力，深度挖掘目標特征和優化相控陣單元開啟策略，能夠做到快速精確的識別目標，并且能夠保證火控系統響應速度，從而提高戰場生存力和提升戰斗主動權。

附圖說明

圖1是本發明方法的流程圖。

具體實施方式