【摘 要】
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设计激光雷达目标自动检测优化算法,提高雷达目标的对敌准确打击能力。传统的激光雷达目标检测算法采用目标频率时延联合参量估计方法,随着目标运动幅度的增大和外界干扰强度
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设计激光雷达目标自动检测优化算法,提高雷达目标的对敌准确打击能力。传统的激光雷达目标检测算法采用目标频率时延联合参量估计方法,随着目标运动幅度的增大和外界干扰强度的增强,对目标的检测准确概率下降。提出一种基于机器学习的激光雷达目标自动检测方法。构建了激光雷达目标的回波模型,设计二阶格型陷波器进行信号增强和干扰抑制。采用机器学习算法给信号加以与其匹配的窗函数,计算出激光雷达目标回波信号的矩形包络,在目标可能出现尺度范围内进行机器学习,利用小波变换进行频谱扫描,得到检测统计量和判别函数,以此实现目标自动检测。仿真实验结果表明,采用该算法进行目标检测,准确检测概率提高,具有较好的抗干扰能力。
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