【技术实现步骤摘要】
位置生成方法、装置、设备、计算机可读介质和程序产品
[0001]本公开的实施例涉及计算机
,具体涉及位置生成方法、装置、设备、计算机可读介质和程序产品。
技术介绍
[0002]位置生成方法,是生成目标雷达位置的方法。在生成目标雷达位置时,通常采用的方式为:首先,获取当前获取的中频信号。其次,将当前获取的中频信号与每个方位角历史获取的中频信号进行人工对比,得到当前获取的中频信号的方位角。最后,将当前获取的中频信号的方位角发送至相关联的侦察设备,以供侦察设备进行位置侦察,得到发射当前获取的中频信号的目标雷达的位置。
[0003]然而,专利技术人发现,当采用上述方式在生成目标雷达位置时,经常会存在如下技术问题:
[0004]第一,将当前获取的中频信号与以往每个方位角历史获取的中频信号进行判断,与多个方位角中的每个方位角历史获取的中频信号进行一一判断,会导致识别方位角的效率不高。
[0005]第二,侦察设备进行位置侦察时,目标雷达可能会发现侦察设备,使用侦察设备进行位置侦察的安全性不高。
[00 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种位置生成方法,包括:获取目标雷达发射的中频信号;对所述中频信号进行量化处理,得到中频信号向量;将所述中频信号向量输入至预先训练的方位角识别模型,得到方位角;通过所述方位角,生成与反射的中频信号对应的速度和针对所述反射的中频信号的第一时长,其中,所述第一时长是发射中频信号的时间点至接收到所述反射的中频信号的时间点的时长;通过所述速度和所述第一时长,生成所述目标雷达的位置。2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:将所述位置发送至电子干扰装置,以供所述电子干扰装置对所述目标雷达进行干扰。3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述预先训练的方位角识别模型是通过以下步骤生成的:获取训练样本,其中,所述训练样本包括:训练数据和训练标签;通过所获取的训练样本,执行以下确定步骤:将所述训练样本包括的训练数据输入至初始方位角识别模型包括的第一卷积层,得到第一训练特征向量,其中,所述初始方位角识别模型还包括:第二卷积层和全连接层;将所述第一训练特征向量输入至所述第二卷积层,得到第二训练特征向量;将所述第二训练特征向量输入至所述全连接层,得到方位角;响应于确定所述方位角和所述训练标签的误差小于预设误差值,初始方位角识别模型训练完成,将初始方位角识别模型确定为预先训练的方位角识别模型。4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述方法还包括:响应于确定所述方位角和所述训练样本包括的训练标签的误差大于等于所述预设误差值,初始方位角识别模型训练未完成,调整初始方位角识别模型中的参数,将调整参数后的方位角识别模型作为初始方位角识别模型,以及重新获取训练样本以再次执行确定步骤。5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述通过所述方位角,生成与反射的中频信号对应的速度和针对所述反射的中频信号的第一时长,包括:向所述方位角的方向发射中频...
【专利技术属性】
技术研发人员:康珮珮,张韵东,周学武,孙东江,
申请(专利权)人:北京中星天视科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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