基于深度自编码网络的慢速移动目标检测

• 作者: 刘凯 杨超 林基明 郑霖
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 深度学习 自编码神经网络 特征提取 机器学习
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 移动互联与通信技术
• 页码范围: 129-134
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3876字
• 语种: 中文

摘要

强杂波背景下的慢速目标检测存在低多普勒频移、杂波干扰严重、鲁棒性不足、特征提取困难与信息利用不充分等问题.为此,提出一种基于深度自编码网络的宽带信号目标检测方法.利用时频变换解析回波信息,通过深度自编码网络算法,在时频域提取针对目标的深度抽象信息进行目标检测,以准确感知环境变化.仿真结果表明,与支持向量机、超限学习机和后向传播神经网络等传统机器学习相比,该方法可以有效感知环境变化,具有较高的鲁棒性和检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林基明	桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室	101	581	13.0	20.0
3	郑霖	桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室	70	176	6.0	9.0
4	杨超	桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室	28	71	5.0	6.0
5	刘凯	桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室	7	9	2.0	3.0