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申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
摘要：本发明属于电磁信号处理技术领域，特别涉及一种无源定位中时频差提取方法。一种基于卷积神经网络的时频差提取方法，包括以下步骤：接收机截获离散复信号；将离散复信号转化为时频图；用已经训练好的卷积神经网络，分别对时差和频差进行估计，得到粗估计结果；根据粗估计结果和训练网络时得出的统计误差划定一个用以细估的时频差搜索范围；使用网格搜索法在划定的范围内用互模糊函数对粗估计结果进行细估，得到最终的细估计结果；细估计结果作为训练样本反馈至所述卷积神经网络，更新粗估计误差统计特征。本方法很好的平衡了时频差提取方法的计算量和估计精度，与传统方法相比，在计算量远小于传统方法的情况下，获得了几乎最好的估计结果。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的时频差提取方法，其特征在于，它包括以下步骤：A.接收机截获离散复信号；B.将离散复信号转化为时频图；C.将时频图输入两个相同结构的卷积神经网络，分别对时差和频差进行提取，得到粗估计结果；训练时在验证集上对训练出的模型进行验证，并通过验证集误差推算出粗估计误差统计特征；D.由推算出粗估计结果及误差统计特征划定出用以细估的时差、频差搜索范围；时差、频差搜索范围为【粗估计结果，粗估计结果】，取值为2u或u+3s；其中：u为误差均值，s为误差标准差，为误差均值和标准差的函数；E.在时间维度和频率维度选择一个小步长，用二维网格搜索法在时差、频差搜索范围进行搜索，每个搜素点计算互模糊函数值，选择互模糊函数值最大的时频点作为细估计结果；F.细估计结果作为训练样本反馈至所述卷积神经网络，更新粗估计误差统计特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军军事科学院系统工程研究院 一种基于卷积神经网络的时频差提取方法
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