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题名基于残差网络高分辨距离像的无人机识别
被引量：2
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作者
李佳霖
李卫东
王廉钧
王锐
胡程
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机构
北京理工大学信息与电子学院
北京理工大学前沿技术研究院
嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室(北京理工大学)
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出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024年第7期30-36,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2023YFC3341100)。
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文摘
基于微波暗室测量的无人机宽带雷达回波数据,开展基于高分辨一维距离像的微小无人机型号识别方法探索研究,提出残差注意力金字塔池化网络(RAPPNet)模型,验证了利用高分辨一维距离像进行无人机识别的可行性。针对不同带宽的回波数据对比实验表明:更大的带宽可有效提高基于一维距离像的无人机识别正确率;在6 GHz带宽下,所提方法对无人机的识别准确率可达90.63%。
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关键词
无人机识别
一维距离像
卷积神经网络
宽带雷达
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Keywords
UAV recognition
HRRP
convolutional neural network
wideband radar
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分类号
TN957
[电子电信—信号与信息处理]
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名基于异构加速的动目标检测算法的实现方法
被引量：1
- 2
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作者
陈莹莹
胡善清
李兴明
王策
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机构
北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所
嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室(北京理工大学)
北京理工雷科电子信息技术有限公司
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2022年第2期410-416,共7页
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基金
国家自然科学基金(31727901,91738302)。
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文摘
大数据的不断深化应用和信号处理算法的不断迭代升级,推进了雷达目标检测的不断革新,实现对动目标的检测的同时,实时性的保证成了一个问题。目前研究对动目标的检测多在理论和仿真阶段,针对提高实时性的加速处理方法研究较少。本文针对当前普遍的动目标检测算法流程,设计CPU(Central Processing Unit,中央处理器)+GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)的异构加速,利用GPU的并行处理能力,通过对算法进行并行加速和流水加速处理来替代传统的串行处理方式,实现了高速实时目标检测信号处理,并通过仿真数据验证分析进而证明准确性和实时性。
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关键词
异构
动目标
实时检测
CPU+GPU
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Keywords
heterogeneous
moving targets
real-time detection
CPU+GPU
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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