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一种基于神经网络的毫米波雷达探测目标成像方法

摘要

本发明涉及一种基于神经网络的毫米波雷达阵列成像方法,属于自动驾驶技术领域。本方法首先通过毫米波雷达阵列得到原始信号数据,通过激光雷达得到环境点云数据,对经过傅里叶变换后得到初始的特征矩阵,对点云数据做坐标变换后得到以毫米波雷达阵列的安装位置为坐标原点为的点云数据,利用卷积神经网络构建毫米波雷达阵列成像模型,使用毫米波雷达信号的特征矩阵和以毫米波雷达阵列的安装位置为坐标原点为的点云数据训练毫米波雷达阵列成像模型。本发明方法基于神经网络实现毫米波雷达阵列成像模型的构建,解决了传统雷达信号建模方法中很难对雷达天线旁瓣干扰信号解耦的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN110275163B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN201910574031.0

  • 发明设计人 张雷;张博;

    申请日2019-06-28

  • 分类号G01S13/89(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06T5/10(20060101);G06T17/00(20060101);

  • 代理机构11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人罗文群

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园1号

  • 入库时间 2022-08-23 11:23:22

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