[发明专利]一种基于时频域深度网络的海面小目标特征检测方法有效
| 申请号： | 202110332553.7 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN113064133B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 施赛楠;李骁;姜丽;董泽远 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时频域深度网络的海面小目标特征检测方法，获取待检测单元的观测向量，并建立三元假设检验问题；将观测向量转换到二维时频域中，获得二维时频图；对二维时频图进行归一化处理，获得归一化时频图；构建深度网络模型，提取属于三类假设的概率值作为特征值；构建一个2D特征向量，作为最终的检验统计量；在给定虚警率下，结合三次样条曲线算法，确定虚警可控的判决区域；计算检验统计量是否在判决区域内。本发明结合了神经网络和特征检测技术，具有自主学习特征提取和多维特征联合的优势，提升了雷达对处在低信杂比下的海面小目标的探测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时频域 深度 网络 海面 目标 特征 检测 方法 | ||
【主权项】：
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