[发明专利]一种基于深度神经网络的多目标恒虚警率检测方法有效
| 申请号： | 202110793105.7 | 申请日： | 2021-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN113534120B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 宋春毅;曹智辉;宋钰莹;艾福元;吴京轩;徐志伟 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G01S13/02 | 分类号： | G01S13/02;G01S7/41;G06N3/04;G06N3/084;G06F18/214;G06F18/2415;G06F18/2413 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 贾玉霞 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度神经网络的多目标恒虚警检测方法，该方法通过建立使用了数据增强技术的仿真数据集来训练基于深度神经网络的预检测器，对雷达信号峰值进行分类，以区分是目标还是杂波。从原始背景样本中移除预检测器检测到的目标形成缩减样本。基于此缩减样本使用基于泰勒级数的近似最大似然估计器进行背景水平估计得到虚警调节门限，移除预检测结果中低于此门限的目标，输出最终检测结果。本发明的方法不需要依赖预先估计的背景水平来检测目标，在目标密集度很高的场景下依然能保持优越的检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 多目标 恒虚警率 检测 方法 | ||
【主权项】：
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