一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型制造技术

本发明专利技术涉及雷达相关领域，具体为一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，本发明专利技术通过深度学习算法能够自动提取和学习复杂特征，适用于处理高维度和非线性数据。通过训练雷达目标识别模型，可以实现对多种目标类型的高精度识别，减少误报和漏报的发生；预处理后的特征数据能够去除噪声和干扰，增强模型的鲁棒性。深度学习模型通过学习大量样本数据，能够适应不同的环境和条件，提高识别系统在复杂环境下的表现；传统雷达目标识别依赖于人工设计特征，深度学习算法能够自动从原始数据中提取有用特征，减少了特征工程的工作量，提高了系统开发的效率和灵活性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及雷达相关领域，具体为一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型。

技术介绍

1、现有的雷达目标识别技术在复杂环境下识别准确率较低，主要原因在于传统方法对目标特征的提取和识别算法的有效性不足。随着雷达技术的发展，如何在多变的环境下有效提高雷达目标识别的准确率成为一个亟待解决的问题。仿真技术作为一种有效的手段，可以提供多样化的环境和目标特征，对雷达识别算法的训练和优化具有重要意义。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，包括以下步骤：

3、步骤s1、目标数据采集：通过实地测量和已有数据库，获取多种环境下的目标雷达特征数据

4、步骤s2、仿真数据生成：利用计算机仿真技术，根据实际环境中的目标特征数据，生成多种环境下的仿真目标数据；

5、步骤s3、特征提取：从仿真数据和实际数据中本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，其特征在于：所述步骤S1中实地测量是指在实际环境中，通过雷达设备对目标物进行直接观测和测量，获取目标的雷达特征数据，具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，其特征在于：所述步骤S2中仿真数据生成是利用计算机仿真技术，根据实际环境中的目标特征数据，创建多种环境下的目标雷达数据，以弥补实地测量的不足，具体步骤如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于仿真有效提高雷...

【技术特征摘要】

1.一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，其特征在于：所述步骤s1中实地测量是指在实际环境中，通过雷达设备对目标物进行直接观测和测量，获取目标的雷达特征数据，具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，其特征在于：所述步骤s2中仿真数据生成是利用计算机仿真技术，...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱信群，王海洋，景向学，
申请(专利权)人：博智网安南京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：