雷达回波信号的深度学习目标检测识别方法研究

• 作者: 宋海凌 孙宇航 何良 程义琼
• 来源期刊: 战术导弹技术
• 关键词: 人工智能 导引头 目标识别
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 目标跟踪与识别|TARGET TRACKING & IDENTIFICATION
• 页码范围: 117-126
• 页数: 10页
• 分类号: TJ761.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.16358/j.issn.1009-1300.2021.9.114

摘要

在雷达目标检测识别领域,干扰技术不断升级.针对复杂场景环境下的海面目标检测任务,为解决传统方法迁移适应力不足问题,提出一种基于深度学习的雷达回波信号的目标检测识别方法通过剖析雷达导引头数据特性,对比雷达回波数据同可见光数据差异,并对海面舰船和干扰两类目标雷达回波数据进行试验分析.将原本适用于可见光数据域的深度神经网络目标检测识别模型迁移至雷达回波数据域中,并进行轻量化模型试验,以便后续嵌入式开发工作.最后,在相关雷达回波数据集上,开展了模型训练和算法验证,并取得了较优异的结果,验证了深度神经网络模型在雷达数据领域中的可行性和有效性.