【摘 要】
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近年来以无人机为代表的低慢小飞行器因获取便捷、应用广泛而呈现爆发式增长,在为人们带来生活便利的同时也对现有低空安防系统产生造成了巨大的挑战。利用雷达可全天时、全天候工作的优点,现有研究虽然实现了对低慢小目标的无间断监测,但受此类目标散射截面小、杂波干扰严重、多普勒频移不明显的影响,同时存在着识别精度低、环境适应性差等问题。得益于深度学习技术在高维数据中提取特征的优势,本文针对以上问题展开雷达低慢小
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近年来以无人机为代表的低慢小飞行器因获取便捷、应用广泛而呈现爆发式增长,在为人们带来生活便利的同时也对现有低空安防系统产生造成了巨大的挑战。利用雷达可全天时、全天候工作的优点,现有研究虽然实现了对低慢小目标的无间断监测,但受此类目标散射截面小、杂波干扰严重、多普勒频移不明显的影响,同时存在着识别精度低、环境适应性差等问题。得益于深度学习技术在高维数据中提取特征的优势,本文针对以上问题展开雷达低慢小目标的检测与跟踪研究,主要创新如下:（1）提出了一种基于多任务深度神经网络的雷达小目标检测模型以及专用于虚警抑制的由粗及细非极大值抑制算法,在取得更高检测率的同时大幅降低虚警目标的产生。利用目标在距离-多普勒图中呈现的峰状特征,通过结合回归模块的深度卷积神经网络实现对目标的初步定位,相比已有仅分类的深度学习模型提高了5%的检测率。针对由神经网络误识别造成的高虚警问题,该模型设计了包含概率阈值初识别、密度分布再识别以及投票统计定位等三重滤波的非极大值抑制算法降低虚警目标。相比于已有模型,该方案不仅实现了检测时对虚警挡位的调控,且能在保证相近检测率的同时降低最高22.75%的虚警率。（2）提出了基于全卷积神经网络的快速雷达小目标检测模型,在维持较高检测率的同时大幅提升模型的运算速度。通过网格法及特征图像素感受野对滑窗技术的替代实现了模型近47倍的检测速度提升。网络模型的训练涉及正负样例的严重失衡,所提出的新型损失函数通过真值目标扩充以及随机抽样解决了该问题,可达到接近100%的查准率和查全率。最终该全卷积结构网络模型结合提出的最小偏差滤波方法在仿真及实测数据中达到了100%和72.22%的检测率。（3）结合上述深度学习模型对距离-多普勒图中目标的检测结果,利用去偏转换卡尔曼滤波器实现对低慢小目标的跟踪。雷达探照得到的球面坐标量测结果需转换至笛卡尔坐标系,而基于M/N的航迹起始及最近邻域法可有效避免虚警干扰并关联真实目标。通过计算转换误差的均值实现对观测量的偏差补偿,卡尔曼滤波的噪声建模取值以及结合不同检测模型的跟踪结果均在仿真数据上得到了验证与分析。
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