论文摘要
现代战争中雷达信号日趋复杂,如何快速准确地从种类繁多、数据量庞大的雷达检测数据中,获取目标航迹的类别信息,为战场指挥提供准确有效的信息是当前急需解决的难题。传统基于人的经验认知的雷达目标航迹识别方法已经无法有效应对瞬息万变的战场和海量数据。根据实际雷达数据特点,提出了使用对数的雷达航迹预处理方法,并构建了基于卷积神经网络的深度学习模型,实现了对雷达对抗中的目标航迹的识别与检测。基于模拟生成的雷达目标航迹数据对提出的数据预处理方法和构建的模型进行测试;实验表明,所提出的方法能很好地实现对目标航迹的检测与识别。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 樊玉琦,温鹏飞,许雄,郭丹,刘瑜岚
关键词: 雷达对抗,电子战,目标检测,对数预处理,卷积神经网络
来源: 强激光与粒子束 2019年09期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,社会科学Ⅰ辑,信息科技
专业: 武器工业与军事技术,军事,电信技术,自动化技术
单位: 合肥工业大学计算机与信息学院,工业安全与应急技术安徽省重点实验室,电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
基金: 安徽省自然科学基金资助项目(106085MF142),电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室开放项目(CEMEE2018Z0102B)
分类号: E11;TN974;TP183
页码: 68-73
总页数: 6
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