基于机器学习的谐波雷达目标分类方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202111449547.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114358044A | 公开（公告）日 | 2022-04-15 |
| 申请公布号 | CN114358044A | 申请公布日 | 2022-04-15 |
| 分类号 | G06K9/00（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N20/20（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 吴阳;徐碧蓉;雷杰;刘恩晓;张勇;刘峰 | 申请（专利权）人 | 上海微波技术研究所（中国电子科技集团公司第五十研究所） |
| 代理机构 | 上海段和段律师事务所 | 代理人 | 高璀璀 |
| 地址 | 200063上海市普陀区武宁路423号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于机器学习的谐波雷达目标分类方法及系统，包括如下步骤：步骤S1：基于机器学习构建分类模型；步骤S2：通过分类模型对谐波雷达目标进行分类。本发明通过发射混频信号，改变发射功率，计算不同二阶互调频点的发射‑谐波响应功率曲线特征作为谐波雷达目标分类特征的方法，利用多个二阶互调频点的谐波信息，实现对谐波雷达目标特征的有效提取，并基于机器学习算法实现了目标特征的分类。 |
