多维雷达回波目标自动识别的神经网络验证方法OA
雷达目标智能识别技术是现代军事信息化与民用高端装备领域的重要研究方向。复杂电磁环境下,虚假目标干扰、电磁伪装等技术升级导致传统识别算法面临特征混淆、虚警率升高等挑战。本文针对多维雷达回波信号,提出一种基于神经网络的目标-干扰自动识别方法:通过构建适配雷达视频时序特性的深度检测网络模型,自动从原始雷达回波数据中学习和提取目标与干扰信号的深层判别特征,实现对真实目标与干扰的高效区分;对不同深度学习模型的识别性能进行比较,并结合实际应用需求与深度学习模型发展趋势,探讨该方法在多场景适配等方面的改进方向。
许强;黄楷;马跃华;穆文鹏;全欣怡;许可;潘俊
上海交通大学计算机学院,上海200240上海机电工程研究所,上海201109上海机电工程研究所,上海201109 自动目标识别重点实验室(上海),上海201109上海交通大学计算机学院,上海200240上海交通大学数学科学学院,上海200240上海交通大学计算机学院,上海200240上海机电工程研究所,上海201109 自动目标识别重点实验室(上海),上海201109
航空航天
雷达目标智能识别目标识别神经网络雷达回波
《空天防御》 2026 (3)
P.148-156,9
中国航天科技集团有限公司第八研究院产学研合作基金资助项目(SAST2024-010)。
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