【摘 要】
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该文主要研究基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的海上目标探测背景分类方法.以CNN中的经典网络LeNet为例,基于IPIX雷达实测数据集,进行控制变量的模型训
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61871392,No.61531020,No.61871391);中国博士后科学基金(No.2017M620862)
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该文主要研究基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的海上目标探测背景分类方法.以CNN中的经典网络LeNet为例,基于IPIX雷达实测数据集,进行控制变量的模型训练,对分类准确率、训练速度、一维信号的二维特征图变化等进行分析,基于实测数据集验证了利用CNN在一维雷达回波信号中进行海杂波与噪声分类的可行性,并同步分析了数据预处理、单个样本序列长度、网络结构参数等影响因素对分类准确率的影响,并针对典型探测场景分类进行了验证.结果表明,LeNet卷积神经网络在海上
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