摘要
本发明提出了一种基于无线感知的慢速目标检测跟踪方法,属于深度学习与无线信号处理领域,通过对无线回波信号进行预处理,建立动态数据模型,并使用4DFFT立方体数据累积概率进行目标增强,提高了慢速目标的检测能力。采用视觉驱动模型对目标进行全自动标注,利用结构化选择性扫描空间状态序列的目标感知与跟踪网络,增强了检测和跟踪的精度。构建了一种基于最大最小对抗方法的域迁移策略,利用源域中的数据和模型知识,将其迁移到目标域,提高了模型在新环境中的适应性和准确性。提出的多节点协同感知方法,避免了单一节点的信号盲区问题,扩大了覆盖范围,提高了定位精度和目标检测的准确性。
技术关键词
检测跟踪方法
标注算法
多节点
协同感知方法
立方体
回波
切换方法
深度神经网络
杂波干扰信号
检测跟踪系统
序列
周期
数据
策略
深度学习网络
匈牙利算法
特征提取器
参数
系统为您推荐了相关专利信息
资源动态分配方法
空天地一体化
块分配算法
信道状态信息
基站