CN113887356B 一种低空小目标的雷达自动识别方法及装置 （四川启睿克科技有限公司）_第1页
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由贸易试验区成都高新区天府四街一种低空小目标的雷达自动识别方法及装置本发明公开了一种低空小目标的雷达自动2c2).由于已经使用深度神经网络提取了特征，c1所述的有监督学习模型为传统的二将其切分为若干子时间序列。习模型的训练方法为收集无人机与飞鸟的历史雷达数据，经过所述步骤a与步骤b的处理，3[0004]中国专利CN201610896005.6通过手工提取运动特征来区分雷达检测目标的飞鸟和轻小型无人机，然而手工提取特征将导致泛化能力不够好、识别率不高；中国专利CN202011419393.1的方案，要求对目标进行图像识别，计算复杂，成本昂贵；中国专利霍超颖等人的《基于双雷达微动特征融合的无人机分类识别》以及BKKim、HSKang、SOPark的《DroneClassificationUsingConvolutionalNeuralNetworksWithMerged[0011]d)根据二分类与异常检测结果识别输入数据是无人机、飞鸟或者其他低空飘浮4有计算机程序，所述计算机程序促使所述处理器执行所述低空小目标的雷达自动识别方5[0036]a)根据二分类与异常检测结果识别输入数据是无人机、飞鸟或者其他低空飘浮6[0058]在本实施例中，经过步骤a与步骤b处理得到的5832条无人机特征样本与12416条78

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