【摘 要】
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强杂波背景下的慢速目标检测存在低多普勒频移、杂波干扰严重、鲁棒性不足、特征提取困难与信息利用不充分等问题。为此,提出一种基于深度自编码网络的宽带信号目标检测方法
【机 构】
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桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室,梧州学院
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强杂波背景下的慢速目标检测存在低多普勒频移、杂波干扰严重、鲁棒性不足、特征提取困难与信息利用不充分等问题。为此,提出一种基于深度自编码网络的宽带信号目标检测方法。利用时频变换解析回波信息,通过深度自编码网络算法,在时频域提取针对目标的深度抽象信息进行目标检测,以准确感知环境变化。仿真结果表明,与支持向量机、超限学习机和后向传播神经网络等传统机器学习相比,该方法可以有效感知环境变化,具有较高的鲁棒性和检测性能。
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