买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

摘要：本发明公开了一种雷达回波外推方法、装置及系统，所述方法包括对获取到的二维雷达回波数据进行处理，生成三维雷达回波数据；利用基于3D卷积构建而成的特征提取器，提取所述三维雷达回波数据中的时空特征信息，获得包含了整体空间信息和短时动态信息的三维特征图；将所述三维特征图输入至循环神经网络模块，获得不同时刻输出的高层抽象特征信息；将所述不同时刻输出的高层抽象特征信息输入至基于时间通道的通道注意力模块，得到在时间通道上加权的特征信息；基于在时间通道上加权的特征信息，进行反向重构，还原特征信息中包含的时空信息，得到最终的雷达回波外推结果。本发明具有更强的表征能力，外推结果更加准确。

主权项：1.一种雷达回波外推方法，其特征在于，包括：对获取到的二维雷达回波数据进行处理，生成三维雷达回波数据，所述三维雷达回波数据包含宽度、高度和时间三个维度；利用基于3D卷积构建而成的特征提取器，提取所述三维雷达回波数据中的时空特征信息，获得包含了整体空间信息和短时动态信息的三维特征图；将所述三维特征图输入至循环神经网络模块，获得不同时刻输出的高层抽象特征信息；将所述不同时刻输出的高层抽象特征信息输入至基于时间通道的通道注意力模块，得到在时间通道上加权的特征信息；基于在时间通道上加权的特征信息，进行反向重构，还原特征信息中包含的时空信息，得到最终的雷达回波外推结果；所述特征提取器包括顺次设置的多层2D卷积网络，以及一层3D卷积网络；所述三维特征图的获取方法包括：使用所述多层2D卷积网络对所述三维雷达回波数据的每一个时间通道进行卷积运算得到初始三维特征图；使用所述一层3D卷积网络对所述初始三维特征图进行时空特征信息的提取，得到包含了整体空间信息和短时动态信息的三维特征图；所述循环神经网络通过以下方法构建：获取标准ST-LSTM循环单元；将所述取标准ST-LSTM循环单元中的普通卷积替换为3D卷积；所述循环神经网络的表达式包括： 其中，tanh为tanh函数，σ是sigmoid函数；*是3D卷积操作；⊙是Hadamard乘积；+表示矩阵加法，Xt是t时间步特征提取器输出的三维特征图；为输入信息，是来自t-1时间步l层的隐藏状态；为输入信息，是来自t-1时间步的记忆状态； 为输入信息，是t时间步来自l-1层的空间记忆状态；gt和gt′分别为t时间步的时间记忆单元和空间记忆单元对各输入信息进行3D卷积运算后得到的融合的输入信息；it和it′分别为t时间步的时间记忆单元和空间记忆单元对各输入信息进行3D卷积运算后得到的输入门，输入门用来控制当前时刻信息有多少被写入记忆单元；ft和ft′分别为t时间步的时间记忆单元和空间记忆单元对各输入信息进行3D卷积运算后得到的遗忘门，遗忘门用来控制保留多少上一时刻的信息；和分别是t时间步l层的时间记忆状态和空间记忆状态；ot为输出门，负责更新t时间步的隐层状态Wij表示在门控单元j中对输入信息i进行卷积操作的卷积核中可学习的权重参数，下标x、h、c、m分别用来标识输入信息X、隐藏状态信息H、时间记忆状态信息C、空间状态记忆信息M；下标g、i、f、o分别用来标识输入调制门、输入门、遗忘门和输出门，W1×1表示1×1卷积核对应的可学习参数；bj是门控单元j中的偏置项。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 雷达回波外推方法、装置及系统