基于无人机微多普勒的特征识别

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近年来在实际生活中经常遇到各种飞行的无人机,而对于远距离的无人机存在着不能准确识别的情况,基于这一问题,根据每种无人机都具有独特的性质这一特点,使用一种基于无人机的微多普勒特征进行识别的AlexNet方法。首先使用77GHz的毫米波雷达对三种无人机进行探测,然后对雷达回波信号进行预处理,之后提取其微多普勒特征,最后通过AlexNet模型对特征数据集进行训练识别。结果显示,AlexNet模型对无人机种类的识别正确率达到93.75%。
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摘 要:基于2017年全国776个家庭农场、1166个专业大户和803个普通农户实地问卷调查的大样本数据,从“谁经营”和“如何经营”两个维度构建了经营主体特征和生产经营状况的对比分析框架,进一步分析“规模农户”和普通农户之间的差异。在主体特征方面,“规模农户”在人力资本、自然资本、物质资本、金融资本、社会资本方面更具优势,但其规模经营所需的土地、劳动力等资源仍依赖普通农户的支持;在生产经营状况方面