基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法

• 作者: 周起华 徐卉 朱骏 梁小溪 王志诚 王珺
• 来源期刊: 上海航天
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 雷达 目标识别 直升机旋翼
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 103-111
• 页数: 9页
• 分类号: TN959.1+7
• 字数: 4634字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19328/j.cnki.1006-1630.2018.06.017

摘要

针对直升机雷达回波在时频二维分布图上的分布特性,提出一种基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法,实现了直升机旋翼谱与其他类型目标的区分,从而有效识别直升机.当雷达工作在低重复频率(LPRF)时,直升机旋翼回波在时频分布图上呈现明显的扩展特征.通过仿真与实测数据分析,表明该特征与其他目标回波在频率维分布特性存在较大差异.利用卷积神经网络中的卷积核技术,将实测数据与卷积核矩阵进行二维卷积运算,依据输出矩阵实现了直升机旋翼谱的识别.利用实际采集的直升机回波数据进行验证,证明该方法是有效的,可应用于各种采用脉冲多普勒工作体制的雷达系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志诚	上海交通大学电子信息与电气工程学院	11	10	2.0	2.0
3	梁小溪		2	1	1.0	1.0
4	徐卉		2	1	1.0	1.0
5	王珺		3	6	2.0	2.0
6	周起华		6	28	3.0	5.0
9	朱骏		3	12	1.0	3.0