【摘 要】
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在雷达目标检测识别领域,干扰技术不断升级.针对复杂场景环境下的海面目标检测任务,为解决传统方法迁移适应力不足问题,提出一种基于深度学习的雷达回波信号的目标检测识别方
【机 构】
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海军研究院,北京100161;北京华航无线电测量研究所,北京100013
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在雷达目标检测识别领域,干扰技术不断升级.针对复杂场景环境下的海面目标检测任务,为解决传统方法迁移适应力不足问题,提出一种基于深度学习的雷达回波信号的目标检测识别方法通过剖析雷达导引头数据特性,对比雷达回波数据同可见光数据差异,并对海面舰船和干扰两类目标雷达回波数据进行试验分析.将原本适用于可见光数据域的深度神经网络目标检测识别模型迁移至雷达回波数据域中,并进行轻量化模型试验,以便后续嵌入式开发工作.最后,在相关雷达回波数据集上,开展了模型训练和算法验证,并取得了较优异的结果,验证了深度神经网络模型在雷达数据领域中的可行性和有效性.
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