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多波段多角度FMCW雷达低慢小探测数据集(LSS-FMCWR-2.0)及特征融合分类方法
1
作者
陈小龙
袁旺
+3 位作者
杜晓林
王金豪
苏宁远
关键
《雷达学报(中英文)》
北大核心
2025年第5期1276-1293,共18页
该文针对飞鸟和无人机等低慢小目标精细化特征提取和分类问题,提出了一种多波段多角度特征融合分类方法。首先分别基于K波段和L波段调频连续波雷达从多个角度采集了5种类型旋翼无人机和飞鸟模型数据,构建低慢小探测数据集。其次,为了获...
该文针对飞鸟和无人机等低慢小目标精细化特征提取和分类问题,提出了一种多波段多角度特征融合分类方法。首先分别基于K波段和L波段调频连续波雷达从多个角度采集了5种类型旋翼无人机和飞鸟模型数据,构建低慢小探测数据集。其次,为了获取L波段目标信号的周期性振动特征,利用经验模态分解提取L波段信号中高频特征,抑制噪声影响;对K波段回波信号进行短时傅里叶变换,获得多角度高分辨微动特征。然后,设计了一种多波段多角度特征融合网络模型(MMFFNet),包含改进的卷积长短期记忆网络时序特征提取模块、注意力融合模块和多尺度特征融合模块,通过多波段多角度特征的融合提高了目标分类的准确率。通过实测数据集验证表明,与使用单一雷达特征分类方法相比,在高信噪比为5 dB和低信噪比为-3 dB条件下所提方法对7种类型的低慢小目标的正确分类准确率分别提高了3.1%和12.3%。
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关键词
微动
特征
调频连续波雷达
多波段多特征融合
深度学习
目标分类
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职称材料
题名
多波段多角度FMCW雷达低慢小探测数据集(LSS-FMCWR-2.0)及特征融合分类方法
1
作者
陈小龙
袁旺
杜晓林
王金豪
苏宁远
关键
机构
海军航空大学
烟台大学
出处
《雷达学报(中英文)》
北大核心
2025年第5期1276-1293,共18页
基金
国家自然科学基金(62222120)
国家重点研发计划(2024YFB3909804)
山东省自然科学基金(ZR2024JQ003)。
文摘
该文针对飞鸟和无人机等低慢小目标精细化特征提取和分类问题,提出了一种多波段多角度特征融合分类方法。首先分别基于K波段和L波段调频连续波雷达从多个角度采集了5种类型旋翼无人机和飞鸟模型数据,构建低慢小探测数据集。其次,为了获取L波段目标信号的周期性振动特征,利用经验模态分解提取L波段信号中高频特征,抑制噪声影响;对K波段回波信号进行短时傅里叶变换,获得多角度高分辨微动特征。然后,设计了一种多波段多角度特征融合网络模型(MMFFNet),包含改进的卷积长短期记忆网络时序特征提取模块、注意力融合模块和多尺度特征融合模块,通过多波段多角度特征的融合提高了目标分类的准确率。通过实测数据集验证表明,与使用单一雷达特征分类方法相比,在高信噪比为5 dB和低信噪比为-3 dB条件下所提方法对7种类型的低慢小目标的正确分类准确率分别提高了3.1%和12.3%。
关键词
微动
特征
调频连续波雷达
多波段多特征融合
深度学习
目标分类
Keywords
Micro-Doppler features
Frequency Modulated Continuous Wave(FMCW)radar
Multi-band multi-feature fusion
Deep learning
Target classification
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
多波段多角度FMCW雷达低慢小探测数据集(LSS-FMCWR-2.0)及特征融合分类方法
陈小龙
袁旺
杜晓林
王金豪
苏宁远
关键
《雷达学报(中英文)》
北大核心
2025
0
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