[发明专利]一种基于分形特征智能学习的海面目标检测方法有效
| 申请号： | 202011126755.8 | 申请日： | 2020-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN112327293B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 范一飞;李浩江;陶明亮;粟嘉;唐舒婷;王伶;张兆林;李滔;宫延云;韩闯 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G01S13/88 | 分类号： | G01S13/88;G01S7/41 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于分形特征智能学习的海面目标检测方法，利用深度学习的方法对该二维联合分形特征参数进行学习，训练一神经网络进行杂波与目标智能化的区分，实现目标检测，将AR谱估计理论、联合分形特征和深度学习方法相结合，提出了一种基于AR谱联合分形特征的智能化新方法用于海面微弱目标检测，提高了海杂波背景下微弱目标检测的性能。克服了传统雷达目标检测方法因海杂波模型失配引起的检测性能下降的缺点，克服了传统时域、频域分形分析的缺点，充分考虑了时间相关性和频率相关性对海杂波分形特性分析的影响，提高了低信杂比背景下，海面微弱目标检测性能与稳定性，有更高的准确性与泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 智能 学习 海面 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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