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基于权重不可知神经网络的旋翼无人机检测
被引量:
3
1
作者
谢跃雷
刘信
梁文斌
《电讯技术》
北大核心
2022年第1期46-53,共8页
针对传统无人机检测方法缺乏智能性和泛化性的问题,提出了一种基于权重不可知神经网络(Weight Agnostic Neural Network,WANN)的无人机微动特征检测方法,以实现探测无人机的目的。推导了旋翼无人机微动模型,详细说明了WANN模型的构建过...
针对传统无人机检测方法缺乏智能性和泛化性的问题,提出了一种基于权重不可知神经网络(Weight Agnostic Neural Network,WANN)的无人机微动特征检测方法,以实现探测无人机的目的。推导了旋翼无人机微动模型,详细说明了WANN模型的构建过程。以回波信号的循环谱等高图作为训练、测试数据集进行了仿真,结果表明该方法对噪声有较好的鲁棒性。实测结果也验证了WANN模型能有效提取无人机微动特征,有较好的图像识别能力。
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关键词
无人机(UAV)
微动特征检测
权重不可知神经网络(
wann
)
循环谱等高图
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职称材料
题名
基于权重不可知神经网络的旋翼无人机检测
被引量:
3
1
作者
谢跃雷
刘信
梁文斌
机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
桂林电子科技大学信息科技学院
广西无线宽带通信与信号处理重点实验室
出处
《电讯技术》
北大核心
2022年第1期46-53,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(6146105)
广西科技重大专项资助项目(桂科AA21077008)
+1 种基金
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2019KY1035)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目(2020YCXS021)。
文摘
针对传统无人机检测方法缺乏智能性和泛化性的问题,提出了一种基于权重不可知神经网络(Weight Agnostic Neural Network,WANN)的无人机微动特征检测方法,以实现探测无人机的目的。推导了旋翼无人机微动模型,详细说明了WANN模型的构建过程。以回波信号的循环谱等高图作为训练、测试数据集进行了仿真,结果表明该方法对噪声有较好的鲁棒性。实测结果也验证了WANN模型能有效提取无人机微动特征,有较好的图像识别能力。
关键词
无人机(UAV)
微动特征检测
权重不可知神经网络(
wann
)
循环谱等高图
Keywords
unmanned aerial vehicle(UAV)
micro-motion feature detection
weight
agnostic
neural
network
(
wann
)
contour map of cyclic spectrum
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于权重不可知神经网络的旋翼无人机检测
谢跃雷
刘信
梁文斌
《电讯技术》
北大核心
2022
3
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