一种基于Transformer神经网络的FDA雷达目标定位方法
申请号:CN202510279139
申请日期:2025-03-10
公开号:CN119936831A
公开日期:2025-05-06
类型:发明专利
摘要
本发明涉及阵列信号处理技术领域,具体涉及一种基于Transformer神经网络的频控阵(Frequency Diverse Array,FDA)雷达目标定位方法。本发明针对远场目标定位效果不理想的问题,深入分析频控阵雷达的波束特性,结合Transformer网络模型,将目标定位问题转化为从回波信号协方差矩阵到目标方位角和距离信息的非线性映射问题,提出一种基于Transformer神经网络的FDA雷达目标定位方法,高效完成了方位角距离解耦,直接获得方位角和距离信息,同时也提高了对目标定位的精度。
技术关键词
数据
定位方法
方位角
协方差矩阵
网络模型结构
多头注意力机制
序列
阵列信号处理技术
频控阵雷达
网络模型训练
距离信息
误差反向传播
更新网络参数
回波
编码
模块
关系建模