摘要
本发明公开了毫米波雷达在输电线路测量中抗干扰的细小目标定位方法,涉及目标定位技术领域,该方法:利用时域滤波和匹配滤波对雷达回波信号进行优化,通过小波变换进行多尺度分析,有效识别不同类型的干扰源,并结合机器学习算法实现自适应滤波,基于去除干扰后的信号,采用相位差定位方法实现高精度的目标定位,并利用粒子滤波对目标进行动态跟踪,确保了在复杂环境中目标的稳定追踪,结合红外、光学传感器与毫米波雷达数据,通过数据融合算法和卷积神经网络进行深度特征提取与融合,进一步提高了目标识别与定位的准确性和鲁棒性,解决了传统方法在细小目标定位和抗干扰方面的不足,提升了输电线路测量中目标定位的精度与可靠性。
技术关键词
雷达回波数据
定位方法
机器学习算法
粒子
数据融合算法
光学传感器
雷达天线阵列
低通滤波器
实时信号
线路
红外传感器
匹配滤波器
多尺度
动态
观测噪声
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监测平台
粒子群优化算法
颗粒物监测设备
动态
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实时数据
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机器人定位方法
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