基于时频图自主学习的海面小目标检测

摘要：

多维特征检测方法已成功运用于海面小目标探测中.针对人工特征提取的局限性,将检测问题转变为两分类问题,提出了一种基于时频图深度学习的目标检测方法.首先,将一维观测回波变换到二维时频域,并通过归一化时频图进行白化预处理.其次,建立半仿真含目标回波数据库,解决两类训练样本非均衡问题.然后,搭建迁移学习模型自主学习时频图特性,具有深度网络结构和减小训练代价的优势.最后,将两分类的概率值作为统计量,获得虚警可控的判决区域.基于IPIX实测数据实验结果表明:所提的检测器能深入挖掘目标和杂波的差异性,低信杂比下仍能有效提升海面小目标的探测能力.

关键词：海杂波、目标检测、时频图、迁移学习

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.23

资助基金：国家自然科学基金;南京信息工程大学人才启动经费资助课题

在线出版日期：2021-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：33-41