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题名基于残差网络的目标参数预测
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作者
朱昊伟
吴龙
杨旭
徐璐
张勇
陈淑玉
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机构
浙江理工大学计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学光学目标仿真与测试技术研究所
浙江理工大学科技与艺术学院信息与控制学院
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出处
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第4期832-843,共12页
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基金
国家自然科学基金(61801429)。
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文摘
空间锥形目标的参数估计在目标姿态确定、再入后落点预测和目标识别等方面具有重要意义。利用深度学习方法,预测在多种假目标干扰下空间锥形目标的几何参数和运动参数。根据物理光学中的面元剖分思想,建立了多种目标的面散射模型,仿真了各目标的回波信号,利用短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)对回波信号进行时频分析,以获取由目标微动引起的微多普勒时频谱。根据提出的基于空间金字塔的多层残差网络(Spatial Pyramid Pooling-Residual Network,SPP-ResNet),实现对空间锥形目标的参数预测。仿真结果表明,所提方法对各项参数预测的平均相对误差(Mean Relative Error,MRE)在15%以内,为实现空间锥形目标运动轨迹的预测奠定了基础。
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关键词
激光雷达
微多普勒
光信号处理
深度学习
参数预测
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Keywords
lidar
micro-Doppler
optical signal processing
deep learning
parameter identification
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分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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