MDI训练样本集构建对雷达探测旋翼无人机分类的影响分析

来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户:aizhuan
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
利用卷积神经网络对目标微多普勒特征进行深度学习是目前雷达探测无人机分类的重要手段。实际应用中,无人机参数如叶片转速、叶片长度、叶片初始相位、无人机方位角、无人机俯仰角、无人机径向速度等参数变化大,导致训练样本变化大。该文分析训练样本集对旋翼无人机分类结果的影响。首先建立单旋翼无人直升机、四旋翼无人机和六旋翼无人机雷达回波仿真模型。然后对其进行微多普勒特征分析提取,构建多种不同情况下的合并多普勒图像(Merged Doppler Images,MDI)训练样本集。最后利用GoogLeNet(Inceptio
其他文献
为了提高跳频通信系统的抗干扰能力,本文提出一种结合干扰信息综合考虑跳频序列的汉明相关性、均匀性、被干扰概率和跳频增益的抗干扰跳频序列优化设计方法。使用改进灰狼算法求解优化问题,提出新型反向学习策略和使用莱维飞行的个体信息交流机制,提升灰狼算法性能。通过基本测试函数的仿真实验表明本文的改进灰狼算法比其他灰狼算法有更好的收敛速度和求解精度。本文的抗干扰跳频序列优化设计结果表明,在多种干扰情况下,本文方法设计的跳频序列相比于传统跳频序列和宽间隔跳频序列具有更强的抗干扰能力。