基于改进DeeplabV3+的HFSWR电离层杂波及海杂波自动识别OACSTPCD
Automatic recognition method of ionospheric clutter and sea clutter for High Frequency Surface Wave Radar based on improved DeeplabV3+
针对高频地波雷达(HFSWR)回波谱中背景噪声复杂、杂波占比较小且电离层杂波形态位置各异,难以自动识别的问题,以DeeplabV3+深度学习算法为基础架构并加以改进,提出一种HFSWR电离层杂波及海杂波自动识别方法.选用轻量级MobileNetV2作为主干特征网络,加入通道注意力机制模块SENet,实现对杂波标签的侧重学习,优化训练集中各类标签的损失权重;采用模型预训练迁移法对网络进行预训练,解决样本空间过小的问题.实测数据集上的实验结果表明,本…查看全部>>
The background noise in the echo spectrum of High Frequency Surface Wave Radar(HFSWR)is complex,the clutter accounts for a small proportion and the ionospheric clutter has different forms and positions,therefore,it is difficult to automatically recognize the clutters.Based on DeeplabV3+ deep learning algorithm,an automatic identification method of ionospheric clutter and sea clutter is proposed for HFSWR.Selecting the lightweight MobileNetV2 backbone feature…查看全部>>
申家维;易建新;万显荣;程丰
武汉大学 电子信息学院,湖北 武汉 430072武汉大学 电子信息学院,湖北 武汉 430072武汉大学 电子信息学院,湖北 武汉 430072武汉大学 电子信息学院,湖北 武汉 430072
电子信息工程
高频地波雷达DeeplabV3+算法通道注意力机制迁移学习电离层杂波海杂波杂波自动识别
High Frequency Surface Wave RadarDeeplabV3+channel attention mechanismtransfer learningionospheric cluttersea clutterautomatic clutter recognition
《太赫兹科学与电子信息学报》 2024 (2)
152-159,8
国家自然科学基金资助项目(619310156207133562250024)湖北省自然科学基金创新群体资助项目(2021CFA002)
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