作者：苏宁远,陈小龙,关键,牟效乾,刘宁波 单位：中国科学院电子学研究所;中国雷达行业协会 出版：《雷达学报》2018年第05期 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFLDAX2018050050 DOC编号：DOCLDAX2018050059 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 该文利用深度学习的高维特征泛化学习能力，将卷积神经网络(CNN)用于海上目标微多普勒的检测和分类。首先，在海面微动目标模型的基础上，在实测海杂波背景中分别构建4种类型微动信号的2维时频图，并作为训练和测试数据集；然后，分别采用LeNet， AlexNet和GoogLeNet 3种CNN模型进行二元检测和多种微动类型分类，并进行比较，研究信杂比对检测和分类性能的影响。最后，与传统的支持向量机方法进行比较，结果表明，所提方法能够智能学习微动特征，具有更好的检测和分类性能，可为杂波背景下的雷达动目标检测和识别提供新的技术途径。

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