【摘 要】
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针对传统恒虚警率检测方法检测率低的问题，提出了一种基于YOLO的深度学习雷达目标检测方法。首先利用同相正交数据匹配滤波后形成的雷达原始图像自建雷达目标图像数据集；然后改进YOLO检测模型的网络结构、特征融合策略和损失函数以提高模型的精度，并引入迁移学习思想，利用预训练的深度学习网络提取图像特征，降低了检测模型对训练样本量的要求；最后在自建数据集上对YOLO目标检测方法进行了实验验证。航管一次雷达实
【基金项目】
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全军军事类研究生重点资助课题（JY2020B150）；
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针对传统恒虚警率检测方法检测率低的问题，提出了一种基于YOLO的深度学习雷达目标检测方法。首先利用同相正交数据匹配滤波后形成的雷达原始图像自建雷达目标图像数据集；然后改进YOLO检测模型的网络结构、特征融合策略和损失函数以提高模型的精度，并引入迁移学习思想，利用预训练的深度学习网络提取图像特征，降低了检测模型对训练样本量的要求；最后在自建数据集上对YOLO目标检测方法进行了实验验证。航管一次雷达实测数据的实验证明：与传统恒虚警率检测方法和两阶段的快速区域卷积神经网络检测方法相比，本方法的目标检测率大幅提高，虚警率明显降低，且实现了实时检测。
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