作者：苏宁远,陈小龙,陈宝欣,关键 单位：南京电子技术研究所 出版：《现代雷达》2019年第10期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXDLD2019100090 DOC编号：DOCXDLD2019100099 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 受复杂海洋环境影响，基于统计理论的海面目标检测方法由于假设条件不成立，在实际应用中难以实现高性能检测，本文从特征提取分类角度，通过深度学习分类方法对目标和杂波的雷达回波信号进行二元分类，提出了一种基于双通道卷积神经网络(DCCNN)的雷达海上目标智能检测方法。首先，对实测海杂波和目标雷达信号进行预处理，得到信号的时间-多普勒谱和幅度信息；然后，构建DCCNN对预处理得到的数据进行智能特征提取，得到信号的特征向量，并对不同特征提取模型性能进行测试；最后，通过阈值可设的Softmax分类器作为检测器对特征向量进行分类，实现虚警率的控制。测试结果表明：与传统的单通道CNN以及无虚警控制Hog-SVM分类算法相比，基于二维卷积核VGG16和一维卷积核Le Net的DCCNN特征提取模型和softmax分类器可实现更高的检测性能，并可以实现虚警率控制，为复杂海杂波背景下目标智能检测提供了新的技术途径。

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