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申请/专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
摘要：本发明公开了一种基于微弱目标的抗干扰型空中智能感知方法，涉及空中智能感知技术领域，通过引入多传感器融合设计，可以充分利用不同传感器的优势，将多个传感器之间建立有效联系，进行协同工作，实现数据共享，提高感知系统对于环境的全面感知能力，相比单一传感器系统具有更高的准确性和鲁棒性；其次，利用深度学习模型处理传感器数据，系统可以自动学习和调整感知模式，适应不同干扰条件下的感知需求，提高系统的智能化水平和适应性；再者，通过自适应滤波算法实时调整滤波参数，可以更好地适应不同干扰水平，提高系统对干扰的抵抗能力和稳定性；结合时空信息进行分析，可以更全面地理解环境的动态变化，降低误判率，提高系统的工作效率。
主权项：1.一种基于微弱目标的抗干扰型空中智能感知方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、多传感器融合设计：设计多传感器融合的架构，用于通过不同传感器的数据融合提高智能感知系统的鲁棒性和稳定性；S2、引入深度学习模型：利用深度学习模型对传感器数据进行处理和分析，用于提高智能感知系统对复杂环境的感知能力，并自动学习以适应不同干扰条件下的感知模式；S3、数据处理：采用自适应滤波算法对传感器数据进行滤波处理，实时调整滤波参数以适应不同干扰水平；S4、引入时空信息分析：结合时空信息，对感知数据进行时序分析和空间关联性分析；S5、设计干扰剔除算法：针对常见的干扰源，设计干扰剔除算法，消除干扰信号；S6、引入自适应频谱分析：利用自适应频谱分析技术对传感器数据进行频谱分析，用于识别和消除不同频率干扰；S7、实施实时反馈机制：建立实时反馈机制，根据实时环境反馈信息对智能感知系统进行动态调整以应对干扰。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种基于微弱目标的抗干扰型空中智能感知方法
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