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公开(公告)号：CN109239669B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201810932287.X
申请日：2018-08-16
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于深度学习的自进化雷达目标检测算法，涉及雷达信号处理。雷达数据的特征处理；雷达目标检测基础模型设计；双视图协同训练算法应用于模型自进化。采用深度学习方法实现了雷达目标检测，同时通过所提出的协同训练双视图算法实现雷达目标检测模型能力的自进化。建立在深度学习与机器学习的基础上，可提升雷达识别能力，实用性强，可移植性强，充分利用雷达数据流实现检测能力的可靠提升，能够实现减小人力损耗的半监督学习的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108985268B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201810932269.1
申请日：2018-08-16
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于深度迁移学习的归纳式雷达高分辨距离像识别方法，涉及雷达信号处理。真实目标信号与辅助仿真数据的预处理；深度模型的选择及优化；深度迁移学习中归纳式迁移策略的应用。针对完备的高分辨距离像数据获取困难的实际问题，提出了基于深度迁移学习的目标识别框架，可以有效提高样本量少、姿态非完备的雷达高分辨距离像的识别性能。建立在深度学习与机器学习中迁移学习的基础上，实用性强，可移植性强，能够满足大多数小样本、非完备等情况下弱监督学习的需求。
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公开(公告)号：CN109239669A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810932287.X
申请日：2018-08-16
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于深度学习的自进化雷达目标检测算法，涉及雷达信号处理。雷达数据的特征处理；雷达目标检测基础模型设计；双视图协同训练算法应用于模型自进化。采用深度学习方法实现了雷达目标检测，同时通过所提出的协同训练双视图算法实现雷达目标检测模型能力的自进化。建立在深度学习与机器学习的基础上，可提升雷达识别能力，实用性强，可移植性强，充分利用雷达数据流实现检测能力的可靠提升，能够实现减小人力损耗的半监督学习的需求。
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公开(公告)号：CN109117793A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810932270.4
申请日：2018-08-16
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于深度迁移学习的直推式雷达高分辨距离像识别方法，涉及雷达信号处理。真实目标信号与辅助仿真数据的预处理；深度模型的选择及优化；直推式迁移策略的应用。针对完备的高分辨距离像数据获取困难的实际问题，提出了基于深度迁移学习的目标识别框架，可以有效提高样本量少、姿态非完备的雷达高分辨距离像的识别性能。建立在深度学习与机器学习中迁移学习的基础上，实用性强，可移植性强，能够满足大多数小样本、非完备等情况下弱监督学习的需求。
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公开(公告)号：CN108985268A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810932269.1
申请日：2018-08-16
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于深度迁移学习的归纳式雷达高分辨距离像识别方法，涉及雷达信号处理。真实目标信号与辅助仿真数据的预处理；深度模型的选择及优化；深度迁移学习中归纳式迁移策略的应用。针对完备的高分辨距离像数据获取困难的实际问题，提出了基于深度迁移学习的目标识别框架，可以有效提高样本量少、姿态非完备的雷达高分辨距离像的识别性能。建立在深度学习与机器学习中迁移学习的基础上，实用性强，可移植性强，能够满足大多数小样本、非完备等情况下弱监督学习的需求。
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公开(公告)号：CN109117793B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201810932270.4
申请日：2018-08-16
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于深度迁移学习的直推式雷达高分辨距离像识别方法，涉及雷达信号处理。真实目标信号与辅助仿真数据的预处理；深度模型的选择及优化；直推式迁移策略的应用。针对完备的高分辨距离像数据获取困难的实际问题，提出了基于深度迁移学习的目标识别框架，可以有效提高样本量少、姿态非完备的雷达高分辨距离像的识别性能。建立在深度学习与机器学习中迁移学习的基础上，实用性强，可移植性强，能够满足大多数小样本、非完备等情况下弱监督学习的需求。
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