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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种毫米波水面流速测量雷达回波属性分类识别方法，具体为：首先采用基于多通道输入的卷积神经网络提取数据中的空间特征；之后使用双向门控循环单元同时建立特征向量前向和后向时序关系，提取数据中的时序特征；最后为了使网络能有侧重性的处理特征，引入改进的有效通道注意力机制模块，学习通道注意力信息，进一步抑制无关通道的权值，降低网络的运算量。本发明能够在毫米波水面流速测量雷达回波属性分类的应用中展现出优异的识别准确率。
主权项：1.一种毫米波水面流速测量雷达回波属性分类识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对毫米波水面流速测量雷达采集的雷达回波数据通过变换得到时域序列数据、功率谱数据和功率谱的幂变换谱数据，作为网络的三通道输入数据；步骤2、将步骤1中的三通道输入数据输入到卷积神经网络中，该网络使用两个卷积块进行特征提取，并通过池化层缩小特征图的空间尺寸；步骤3、将MECA模块采用并联的方式加入网络，得到步骤2中每个特征通道的重要程度，并赋予相应的权值，再将带有权值的特征图与原始的特征图相乘，得到具有不同权重值的特征图；步骤4、通过展平层将步骤3中的特征图转换为一维向量输入到BiGRU网络中，提取时序特征，并在BiGRU中添加丢弃层防止模型对数据过拟合；步骤5、将步骤4中提取的特征数据通过全连接层和Softmax层得到最终的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种毫米波水面流速测量雷达回波属性分类识别方法
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