| 基于DenseNet的机载雷达动目标检测 |
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| 引用本文： | 李贵锋,童宁宁,冯为可,刘成梁. 基于DenseNet的机载雷达动目标检测[J]. 空军工程大学学报(自然科学版), 2021, 22(2): 83-90. DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2021.02.013 |
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| 作者姓名： | 李贵锋 童宁宁 冯为可 刘成梁 |
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| 作者单位： | 空军工程大学防空反导学院,西安,710051 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（62001507） |
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| 摘 要： | 针对传统机载雷达运动目标检测方法所需训练距离单元较多的问题,将运动目标检测问题转化为多分类问题.首先,基于少量训练距离单元数据构建分类所需的训练数据集;然后,基于卷积神经网络DenseNet构建多类分类器;最后,利用训练后的分类器提取雷达空时回波数据特征,进行目标检测和参数估计.仿真结果表明:基于DenseNet的机载雷达动目标检测方法能够有效检测目标,估计目标的距离、多普勒频率等参数.相比传统空时自适应处理方法,该方法能够显著减少所需训练距离单元数量;相比现有基于分类的目标检测方法,该方法能够有效提高目标检测和参数估计的准确度.
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| 关 键 词： | 机载雷达 运动目标检测 分类 卷积神经网络 |
Airborne Radar Moving Target Detection Based on DenseNet |
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| LI Guifeng,TONG Ningning,FENG Weike,LIU Chengliang. Airborne Radar Moving Target Detection Based on DenseNet[J]. Journal of Air Force Engineering University(Natural Science Edition), 2021, 22(2): 83-90. DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2021.02.013 |
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| Authors: | LI Guifeng TONG Ningning FENG Weike LIU Chengliang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | airborne radar moving target detection classification convolution neural networks |
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