【摘 要】
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随着信息化技术的发展,雷达被广泛应用于军事和民用领域。目标的检测与识别作为现代雷达技术的重要环节,一直是备受关注的研究内容。现阶段传统的雷达目标检测识别方法存在环境适应性差,依赖人工提取用于识别的特征等问题。本文结合深度神经网络,利用线性调频连续波窄带雷达实测数据,通过建立端到端的网络模型自动学习特征,实现目标分类识别。本文主要内容如下:首先介绍了传统的雷达目标检测识别方法,并简要分析了传统技术存
【机 构】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
【出 处】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
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随着信息化技术的发展,雷达被广泛应用于军事和民用领域。目标的检测与识别作为现代雷达技术的重要环节,一直是备受关注的研究内容。现阶段传统的雷达目标检测识别方法存在环境适应性差,依赖人工提取用于识别的特征等问题。本文结合深度神经网络,利用线性调频连续波窄带雷达实测数据,通过建立端到端的网络模型自动学习特征,实现目标分类识别。本文主要内容如下:首先介绍了传统的雷达目标检测识别方法,并简要分析了传统技术存在的问题。接着将深度神经网络引入到雷达目标识别,以目标在雷达同一距离门内的多普勒维数据构建数据集,并根据目标回波特征和神经网络的结构特点构建了堆叠双向GRU网络模型,对数据进行了预处理,并阐述了训练中用到的优化方法和正则化方法。在堆叠双向GRU网络模型前面引入一维CNN进行特征提取,通过结合CNN的计算速度和GRU的序列处理能力,在保证识别性能的同时,提高了模型运算速度。并通过实验表明,与SVM分类器相比,本文搭建的模型能够有效地提取数据特征,具有良好的分类识别性能。最后将训练好的网络模型部署到雷达信号智能处理板,在PC端开发环境中使用MindStudio转换网络模型,设计完成了应用开发并编译部署到雷达信号智能处理板上,并通过实验展示了模型在雷达信号智能处理板上的运行结果。
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