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申请/专利权人：四川九洲空管科技有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于TensorFlow架构的超低功耗微控制器点迹凝聚方法，其包括：获取不同机动目标的二次雷达原始译码数据以及标效数据并对其进行关联，形成样本数据；通过RC低通滤波器首先对目标点迹群中的点迹以及点迹对应的和幅度进行过滤，滤除由环境和硬件设备带来的高频噪声，同时收缩点迹群范围；再将点迹方位、距离和幅度数据输入三维k‑means聚类模型，通过k‑means算法，以实现对真实点迹群和由干扰形成的点迹群的精确分类以及点迹群中心的计算。本发明采用TensorFlow架构构建低通滤波器和聚类算法，极大地减少了内存，提高了模型运算效率。
主权项：1.一种基于TensorFlow架构的超低功耗微控制器点迹凝聚方法，其特征在于，包括：步骤1：获取不同机动目标的二次雷达原始译码数据以及标效数据并对其进行关联，形成样本数据；步骤2：通过RC低通滤波器首先对目标点迹群中的点迹以及点迹对应的和幅度进行过滤，滤除由环境和硬件设备带来的高频噪声，同时收缩点迹群范围；再将点迹方位、距离和幅度数据输入三维k-means聚类模型，通过k-means算法，以实现对真实点迹群和由干扰形成的点迹群的精确分类以及点迹群中心的计算；步骤3：TensorFlowLiter转换器将基于Tensorflow架构的点迹凝聚模型转换为TensorFlowLite模型，该TensorFlowLite模型能在装有文件管理系统的嵌入式设备中直接运行，最后利用UNIX工具将TensorFlowLite模型直接转换为可包含在嵌入式应用程序中的C语言源文件；将基于Tensorflow架构的点迹凝聚模型转换为TensorFlowLite模型的过程中，采用量化优化转换模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川九洲空管科技有限责任公司 一种基于TensorFlow架构的超低功耗微控制器点迹凝聚方法
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