【摘 要】
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现代战争中雷达信号日趋复杂,如何快速准确地从种类繁多、数据量庞大的雷达检测数据中,获取目标航迹的类别信息,为战场指挥提供准确有效的信息是当前急需解决的难题。传统基
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室,工业安全与应急技术安徽省重点实验室
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现代战争中雷达信号日趋复杂,如何快速准确地从种类繁多、数据量庞大的雷达检测数据中,获取目标航迹的类别信息,为战场指挥提供准确有效的信息是当前急需解决的难题。传统基于人的经验认知的雷达目标航迹识别方法已经无法有效应对瞬息万变的战场和海量数据。根据实际雷达数据特点,提出了使用对数的雷达航迹预处理方法,并构建了基于卷积神经网络的深度学习模型,实现了对雷达对抗中的目标航迹的识别与检测。基于模拟生成的雷达目标航迹数据对提出的数据预处理方法和构建的模型进行测试;实验表明,所提出的方法能很好地实现对目标航迹的检测与识别
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