典型文献
基于时频域深度网络的海面小目标特征检测
文献摘要：
为了提升海杂波背景下小目标探测性能,本文提出一种基于时频域深度网络的特征检测方法.首先,将观测向量转换为归一化时频图(Normalized Time-Frequency Graph,NTFG),实现海杂波抑制.在时频域,建立海杂波、含正多普勒偏移目标回波、含负多普勒偏移目标回波的三分类问题,精细化目标落在主杂波带内外的不同特性.其次,引入Inception-ResNet V2深度网络作为特征提取器,自主学习不同类别在NTFG上的深层差异性,并将差异性浓缩为一个2D特征向量.然后,在2D特征空间中,设计具有引导的三次样条曲线,获得虚警可控的判决区域,实现异常检测.最后,IPIX实测数据验证了所提算法的性能优势,能深入挖掘时频域的特性.
文献关键词：
海杂波;特征检测;时频域;深度网络;样条曲线
中图分类号：
作者姓名：
李骁;施赛楠;董泽远;杨静
作者机构：
南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京 210044
文献出处：
引用格式：
[1]李骁;施赛楠;董泽远;杨静-.基于时频域深度网络的海面小目标特征检测)[J].雷达科学与技术,2022(02):209-216,230
A类：
NTFG
B类：
时频域,深度网络,海面小目标,小目标特征,杂波背景,目标探测,探测性能,特征检测方法,测向,时频图,Normalized,Time,Frequency,Graph,海杂波抑制,回波,三分类,分类问题,细化目标,Inception,ResNet,V2,2D,特征向量,特征空间,三次样条曲线,判决,异常检测,IPIX,数据验证,性能优势
AB值：
0.362364
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