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题名基于SET-CNN的紧凑型地波雷达弱目标检测方法
被引量：3
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作者
李发瑞
纪永刚
任继红
程啸宇
王心玲
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机构
中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院
自然资源部海上丝路海洋资源环境组网观测技术创新中心
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出处
《海洋科学进展》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期753-764,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(62271507和62031015)
山东省自然科学基金项目(ZR2022MF235)。
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文摘
紧凑型高频地波雷达发射功率较低且采用小孔径阵列,导致雷达回波中的弱目标增多,进而引起基于距离-多普勒谱的目标检测方法性能降低,目标探测能力减弱。为提高紧凑型地波雷达对弱目标的检测性能,本文提出一种基于同步提取变换-卷积神经网络(Synchroextracting Transform-Convolutional Neural Network,SET-CNN)的紧凑型地波雷达弱目标检测方法:首先在时频谱处理中,利用信噪比方法抑制信号中的海杂波,减少杂波时频脊线对目标检测的影响;然后基于SET时频谱构建时频脊线样本数据库,再通过卷积神经网络进行时频脊线分类,并基于分类结果的后处理完成船只目标检测。通过仿真和实测数据验证提出的目标检测方法,结果表明,本文提出的方法能够有效检测到弱目标,提高紧凑型地波雷达的目标检测性能。
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关键词
紧凑型高频地波雷达
同步提取变换-卷积神经网络(SET-CNN)
弱目标检测
时频脊线样本数据库
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Keywords
compact High-Frequency Surface Wave Radar
Synchronous Extraction Transform-Convolutional Neural Networks(SET-CNN)
detect weak targets
time-frequency ridge sample database Received:May 18,2023
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分类号
TN958.93
[电子电信—信号与信息处理]
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