典型文献
基于权重不可知神经网络的旋翼无人机检测
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
谢跃雷;刘信;梁文斌
作者机构：
桂林电子科技大学 信息与通信学院,广西 桂林541004;广西无线宽带通信与信号处理重点实验室,广西 桂林541004;桂林电子科技大学 信息科技学院,广西 桂林541004
文献出处：
引用格式：
[1]谢跃雷;刘信;梁文斌-.基于权重不可知神经网络的旋翼无人机检测)[J].电讯技术,2022(01):46-53
A类：
WANN,微动特征检测,循环谱等高图
B类：
旋翼无人机,无人机检测,智能性,泛化性,Weight,Agnostic,Neural,Network,特征检测方法,细说,构建过程,回波信号,测试数据,实测结果,有效提取,图像识别,识别能力,UAV
AB值：
0.243334
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