基于深度学习的无线层析成像目标检测方法、系统及电子设备

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基于深度学习的无线层析成像目标检测方法、系统及电子设备
申请号:CN202510859195
申请日期:2025-06-25
公开号:CN120703684A
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本申请涉及无线传感网络的无源目标检测技术,具体公开了一种基于深度学习的无线层析成像目标检测方法、系统及电子设备,其方法包括:步骤S10,在监测区域部署无线传感节点链路网络;步骤S20,获取无线传感节点链路网络上的RSS 信号数据集;步骤S30,构建深度学习神经网络模型;步骤S40,采用强化学习优化算法训练深度学习神经网络模型,获取强化学习神经网络模型;步骤S50,将新RSS 信号数据集输入所述强化学习神经网络模型,获取目标位置的概率分布;步骤S60根据输出的所述目标位置的概率分布确定目标位置。相较于传统方法,本申请显著提升了定位精度、降低了计算复杂度,并增强了多目标检测能力。
技术关键词
无线传感节点 神经网络模型 链路 存储计算机可执行指令 多头注意力机制 无线传感网络 算法 电子设备 信号 数据采集单元 像素点 处理器 矩阵 复杂度 误差 网格
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