【摘 要】
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为了让卷积神经网络更好的胜任红外导引头或光电跟踪系统的电子变倍任务,适应现代战争对精确打击与远程攻击能力的要求,文中重新设计卷积神经网络的结构,通过将低层次特征和
【机 构】
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北华航天工业学院双创中心,榆林学院现代设计与先进制造技术研究中心
【基金项目】
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北华航天工业学院博士基金(BKY-2014-17)资助
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为了让卷积神经网络更好的胜任红外导引头或光电跟踪系统的电子变倍任务,适应现代战争对精确打击与远程攻击能力的要求,文中重新设计卷积神经网络的结构,通过将低层次特征和高层次特征聚合连接形成新的特征,并采用双参数损失函数来优化训练深度网络,提高模型的泛化能力。实验仿真与外场挂飞结果表明,所提出的电子变倍方法能够生成具有丰富细节而清晰的高分辨红外图像,增强了目标锁定的精度。
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