基于深度自编码多维特征融合的慢动目标检测

• 作者: 张文涛 杨超 许治国 郑霖
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 深度自编码 特征提取 多维特征融合 时频变换 脉冲压缩
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 143-148,154
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4522字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0050465

摘要

针对强杂波环境下慢动目标检测存在的多普勒频移低、杂波干扰强、特征提取困难等问题,提出一种多维特征融合的检测算法.利用时频变换和脉冲压缩解析回波信息,提取目标回波时频域和距离像的特征,将特征串联输入到深度自编码网络中进行融合.深度自编码网络通过自主学习提取目标不同维度的特征,增强多维特征联合检测性能.仿真结果表明,与直接利用单域特征的深度自编码以及利用SVM进行目标检测的算法相比,该算法能有效融合时频域与距离像特征,实现特征互补,提高目标检测的鲁棒性与识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文涛	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	105	506	10.0	18.0
2	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
3	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
4	许治国	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	1	1	1.0	1.0