一种基于迁移学习和深度神经网络的短波辐射源时差定位方法

本发明提供一种基于迁移学习和深度神经网络的短波辐射源时差定位方法，属于无线电监测定位领域。该方法通过建立短波时差定位系统并利用电离层模型计算相关参数得到仿真数据，通过监测站提供实际数据，并对两种数据进行相同的预处理。之后，利用预处理后的仿真数据训练深度神经网络，实现仿真条件下的高精度定位；通过迁移学习对网络进行模型及参数的迁移，并对其进行改进，再用预处理后的实际数据训练网络以微调参数，最终实现在实际情况下短波辐射源的高精度定位。本发明有效解决了现有短波定位技术中因电离层时变性和距离差受噪声影响导致定位误差较大的问题，还解决了神经网络方法在实际情况下因数据量不足导致使用受限的问题。