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基于运动阵列微波成像与多尺度可变形卷积网络的引信目标识别方法
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作者 韩燕文 闫晓鹏 +2 位作者 高晓峰 伊光华 代健 《兵工学报》 北大核心 2025年第3期214-224,共11页
针对传统调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)引信探测维度低、方位分辨能力弱导致目标识别能力不足的问题,提出基于运动阵列微波成像与多尺度可变形卷积网络(Multi-Scale Deformable Convolutional Networks,MSDCN)... 针对传统调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)引信探测维度低、方位分辨能力弱导致目标识别能力不足的问题,提出基于运动阵列微波成像与多尺度可变形卷积网络(Multi-Scale Deformable Convolutional Networks,MSDCN)的引信目标识别方法。在充分分析引信运动过程中回波相位变化规律的基础上建立FMCW运动阵列天线模型,通过运动合成扩充引信天线虚拟阵元数,大幅度提升引信方位向分辨率,实现目标距离-方位的二维高分辨成像。同时,深入分析弹目交会过程中由于目标位置、姿态、距离等状态变化形成的图像多尺度特性,构建MSDCN目标识别模型,提高引信对复杂动态交会场景下目标成像多尺度特性的自适应识别能力。实验结果表明,该方法能够显著提高引信方位分辨能力,在不同目标场景下均取得较好的成像和识别效果,对典型目标多尺度像识别准确率达到94%,-6 dB信噪比时目标识别准确率仍能达到88%。 展开更多
关键词 引信 调频连续波 运动阵列 距离-方位二维像 多尺度可变形卷积网络 目标识别
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