基于卷积神经网络的雷达目标检测方法

摘要：

雷达目标检测近年来一直是雷达信号处理中的重要任务,在探测监控等安全领域中有非常重要的作用;针对传统恒虚警目标检测方法存在的环境适应能力较弱、复杂地形环境下雷达虚警数量急剧上升等问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达目标检测方法;以雷达回波信号数据处理后得到的距离一多普勒图像作为模型的训练集和测试集,设计基于FasterR-CNN结构的雷达目标检测模型,训练模型并将测试结果与传统恒虚警目标检测算法结果相比较,所设计的模型提升了雷达目标检测正确率并较大地减少了虚警数量,这表明将卷积神经网络应用于雷达回波信号的处理任务中是可行的.

关键词：深度学习、卷积神经网络、雷达、目标检测

所属期刊栏目：29

分类号：TN95

资助基金：延安市重大科技成果转化项目2015CGZH-11

在线出版日期：2021-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：49-52,57