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基于智能学习的机载海杂波谱参数估计方法
1
作者
范一飞
王心宝
+3 位作者
粟嘉
陶明亮
陈明
王伶
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期446-452,共7页
传统机载雷达海杂波的抑制方法在估计杂波功率谱时存在人工参与度高、误差大等问题,导致环境适应性较差。为此,提出一种基于智能学习的机载海杂波谱参数估计方法,建立基于一维LeNet-5的海杂波训练模型,并将仿真和实测海杂波数据输入训...
传统机载雷达海杂波的抑制方法在估计杂波功率谱时存在人工参与度高、误差大等问题,导致环境适应性较差。为此,提出一种基于智能学习的机载海杂波谱参数估计方法,建立基于一维LeNet-5的海杂波训练模型,并将仿真和实测海杂波数据输入训练好的模型后对功率谱的中心和宽度进行估计,进而实现海杂波谱特性的直接感知。实验结果表明,与传统方法相比,文中所提方法具有更高的估计精度以及更好的鲁棒性。
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关键词
海杂波
深度学习
多普勒谱特性
参数估计
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题名
基于智能学习的机载海杂波谱参数估计方法
1
作者
范一飞
王心宝
粟嘉
陶明亮
陈明
王伶
机构
西北工业大学电子信息学院
杭州海康威视数字技术股份有限公司
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期446-452,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(62171379)
航空科学基金(20182053024)资助。
文摘
传统机载雷达海杂波的抑制方法在估计杂波功率谱时存在人工参与度高、误差大等问题,导致环境适应性较差。为此,提出一种基于智能学习的机载海杂波谱参数估计方法,建立基于一维LeNet-5的海杂波训练模型,并将仿真和实测海杂波数据输入训练好的模型后对功率谱的中心和宽度进行估计,进而实现海杂波谱特性的直接感知。实验结果表明,与传统方法相比,文中所提方法具有更高的估计精度以及更好的鲁棒性。
关键词
海杂波
深度学习
多普勒谱特性
参数估计
Keywords
sea clutter
deep learning
doppler characteristics
parameters estimation
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于智能学习的机载海杂波谱参数估计方法
范一飞
王心宝
粟嘉
陶明亮
陈明
王伶
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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