基于机器学习的激光雷达目标自动检测方法研究

• 作者: 张晓芳
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 激光雷达目标 检测
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 光通信与网络
• 页码范围: 137-141
• 分类号: TN911
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2016.10.137

摘要

设计激光雷达目标自动检测优化算法,提高雷达目标的对敌准确打击能力.传统的激光雷达目标检测算法采用目标频率时延联合参量估计方法,随着目标运动幅度的增大和外界干扰强度的增强,对目标的检测准确概率下降.提出一种基于机器学习的激光雷达目标自动检测方法.构建了激光雷达目标的回波模型,设计二阶格型陷波器进行信号增强和干扰抑制.采用机器学习算法给信号加以与其匹配的窗函数,计算出激光雷达目标回波信号的矩形包络,在目标可能出现尺度范围内进行机器学习,利用小波变换进行频谱扫描,得到检测统计量和判别函数,以此实现目标自动检测.仿真实验结果表明,采用该算法进行目标检测,准确检测概率提高,具有较好的抗干扰能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓芳	北京交通大学海滨学院	7	5	1.0	2.0