基于迭代优化网络的MIMO雷达波形优化方法
基本信息
| 申请号 | CN202110293102.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113050077B | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN113050077B | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G01S13/02（2006.01）I;G01S7/02（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 王鹏飞;魏志勇;胡进峰;张伟见;李玉枝;邹欣颖;董重 | 申请（专利权）人 | 电子科技大学长三角研究院（衢州） |
| 代理机构 | 成都云纵知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 324000浙江省衢州市柯城区芹江东路288号1幢18楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了基于迭代优化网络的MIMO雷达波形优化方法，涉及雷达技术领域，解决了相关性的加权时延仅优化了波形的WISL且深度学习波形设计无法收敛以及初值不敏感的问题。本发明包括在设置的网络模型中输入一个归一化的随机向量或者为优化过的归一化相位矢量，输出信号矩阵，信号矩阵为MIMO雷达波形；将信号处理函数设置为网络模型的损失函数，所述信号处理函数用于驱动网络模型，所述网络模型的参数通过Adam深度学习方法优化。本发明促进优化的更彻底也解决了无效迭代的问题。 |
