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基于改进SE-ResNet50的激光雷达晴空湍流识别研究
1
作者
庄子波
陈珺
+3 位作者
何沛林
张红颖
靳国华
罗雄
《雷达学报(中英文)》
北大核心
2025年第3期629-640,共12页
针对机场低空区域采用激光雷达进行湍流识别时识别率低的问题,提出了使用一种改进50层挤压激励残差网络(SE-ResNet50)的晴空湍流识别方法。通过引入挤压激励模块,改进网络结构,降低了模型对特征定位的过度敏感,使网络在学习过程中选择...
针对机场低空区域采用激光雷达进行湍流识别时识别率低的问题,提出了使用一种改进50层挤压激励残差网络(SE-ResNet50)的晴空湍流识别方法。通过引入挤压激励模块,改进网络结构,降低了模型对特征定位的过度敏感,使网络在学习过程中选择性地突出有用的信息特征;以兰州中川国际机场的实测数据建立了样本数据集,依据湍流分类等级抽取弱、中、强3类等量颠簸数据建立平衡数据集进行模型训练。在相同的实验条件下,与卷积神经网络、MobileNetV2和ShuffleNetV1网络相比,改进SE-ResNet50的识别准确率分别提高了7.44%,6.52%和4.11%,对比各个模型生成的混淆矩阵,表明该文方法的准确率达到了95%,验证了所提方法的可行性。
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关键词
激光雷达
涡流耗散率(EDR)
晴空湍流
残差网络(ResNet)
深度学习
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题名
基于改进SE-ResNet50的激光雷达晴空湍流识别研究
1
作者
庄子波
陈珺
何沛林
张红颖
靳国华
罗雄
机构
中国民航大学航空气象研究所
中国民航大学
电子信息与自动化学院
西南技术物理
研究所
出处
《雷达学报(中英文)》
北大核心
2025年第3期629-640,共12页
基金
中央高校基金(3122025096)
天津市自然科学基金(21JCYBJC00740)。
文摘
针对机场低空区域采用激光雷达进行湍流识别时识别率低的问题,提出了使用一种改进50层挤压激励残差网络(SE-ResNet50)的晴空湍流识别方法。通过引入挤压激励模块,改进网络结构,降低了模型对特征定位的过度敏感,使网络在学习过程中选择性地突出有用的信息特征;以兰州中川国际机场的实测数据建立了样本数据集,依据湍流分类等级抽取弱、中、强3类等量颠簸数据建立平衡数据集进行模型训练。在相同的实验条件下,与卷积神经网络、MobileNetV2和ShuffleNetV1网络相比,改进SE-ResNet50的识别准确率分别提高了7.44%,6.52%和4.11%,对比各个模型生成的混淆矩阵,表明该文方法的准确率达到了95%,验证了所提方法的可行性。
关键词
激光雷达
涡流耗散率(EDR)
晴空湍流
残差网络(ResNet)
深度学习
Keywords
Light Detection and Ranging(LiDAR)
Eddy Dissipation Rate(EDR)
Clear air turbulence
Residual Network(ResNet)
Deep learning
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于改进SE-ResNet50的激光雷达晴空湍流识别研究
庄子波
陈珺
何沛林
张红颖
靳国华
罗雄
《雷达学报(中英文)》
北大核心
2025
0
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