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基于混合型复数域卷积神经网络的三维转动舰船目标识别OA北大核心CSTPCD

Recognition of 3D Rotating Ship Based on Mix-CV-CNN

中文摘要

在较高海情下,由于舰船目标处于随机摆动的非平稳运动状态,常规合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像处理会使得目标散焦、方位模糊,从而导致三维转动舰船目标识别准确率低.本文提出一种混合型复数域卷积神经网络(Mix-type Complex-Valued Convolutional Neural Network,Mix-CV-CNN),并推导Mix-CV-CNN前向传播与反向传播算法.三维转动舰船目标经过SAR成…查看全部>>

张云;化青龙;姜义成;徐丹

哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,黑龙江哈尔滨150001哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,黑龙江哈尔滨150001哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,黑龙江哈尔滨150001哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,黑龙江哈尔滨150001

信息技术与安全科学

合成孔径雷达复数域卷积神经网络三维转动目标散焦舰船目标识别混合型复数域卷积神经网络

《电子学报》 2022 (5)

基于截获信号多特征融合跟踪的三星定位系统辐射源认知方法研究

1042-1049,8

国家自然科学基金(No.61201304,No.61201308)

10.12263/DZXB.20211255

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