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题名基于多特征融合的海面目标智能检测算法
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作者
陈佳音
郭山红
朱海锐
盛卫星
韩玉兵
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机构
南京理工大学电子工程与光电技术学院
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出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024年第12期24-30,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61971224)。
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文摘
针对海杂波空时变特性复杂,海面小目标回波能量微弱、检测难度大的问题,提出了一种基于多特征融合的海面目标智能检测算法,能够实现不同虚警概率条件下的目标检测。该算法通过对雷达接收回波信号的预处理,构建时域、频域和时频域信息矩阵,通过轻量化设计的卷积神经网络提取海杂波的时域、频域和时频域特征,再对所提取的这三种特征进行自适应加权融合,最后通过分类器输出目标检测结果。该算法通过设置sigmoid分类器的不同分类阈值实现虚警率可控。文中利用公开发布的两个海杂波背景下目标回波的实测数据集,对所提算法进行了试验验证,试验结果表明,与已有的双通道卷积神经网络算法相比,所提算法在相同的虚警概率下,发现目标的概率提高10%以上。
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关键词
海面目标检测
卷积神经网络
特征融合
虚警率可控
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Keywords
sea surface targets detection
convolutional neural network
features fusion
false alarm controllable
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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