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微小目标图像多普勒频谱识别研究
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作者 李颖 张国林 甘桂兰 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第3期221-225,共5页
为提高雷达对微小目标的识别精准度,基于深度信念网络对微小目标图像多普勒频谱识别方法展开研究。首先利用深度信念网络挖掘微小目标图像中的深层抽象特征,然后将对目标图像的多普勒频谱识别转换为对强杂波环境下微弱周期信号的识别,... 为提高雷达对微小目标的识别精准度,基于深度信念网络对微小目标图像多普勒频谱识别方法展开研究。首先利用深度信念网络挖掘微小目标图像中的深层抽象特征,然后将对目标图像的多普勒频谱识别转换为对强杂波环境下微弱周期信号的识别,从而提高目标图像的信噪比。基于挖掘到的深层次特征,将目标图像周期信号转换为小频率信号,从而完成识别。仿真结果表明:该方法受强杂波影响较小,使得PSD图中峰值更加清晰明了,可在短时间内获得理想的识别结果,且优化了图像信噪比,从而实现了对微小目标的精准识别。 展开更多
关键词 深度信念网络 微小目标图像 多普勒频谱 PSD图 识别效果
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