基于监督学习的超分辨测向若干关键问题研究的任务书

基于监督学习的超分辨测向若干关键问题研究的任务书任务书任务名称：基于监督学习的超分辨测向若干关键问题研究任务背景：随着时代的进步，超分辨测向已经成为无线通信和雷达技术领域的热门研究方向。传统的测向技术

基于监督学习的超分辨测向若干关键问题研究的任务 书 任务书 任务名称：基于监督学习的超分辨测向若干关键问题研究 任务背景： 随着时代的进步，超分辨测向已经成为无线通信和雷达技术领域的 热门研究方向。传统的测向技术只能提取一个目标物的单个参数，然 而，超分辨测向技术可以提取目标物的多个参数，从而实现高精度测 向，这种技术对于现代信号处理与通信业而言，具有重要意义。 由于目标物在自由空间中传输信号，因此信号受到衰减和多种干 扰。为了提高信号的质量，我们需要一种能够解决这些问题的技术。基 于监督学习的超分辨测向技术在直接利用已知的信息来提高信号质量方 面具有优势。 任务目标： 本项目拟通过对已有的基于监督学习的超分辨测向方法进行研究， 解决其中存在的一些问题，实现更高精度的测向。 具体目标如下： （1）通过研究现有的基于监督学习的超分辨测向方法，提出能够有 效解决干扰问题的方法； （2）设计一个能够克服深层神经网络非常数据稀缺的问题，并提高 泛化能力的超分辨测向算法； （3）研究如何有效地提高超分辨测向算法的实时性和效率； （4）利用新的算法研究超分辨测向对象的特征提取，确定必要的物 理特征参数，以及建立一个合适的物理模型；