基于宽窄带综合的飞机机型识别方法OA
Aircraft type recognition method based on wideband and narrowband synthesis
针对传统单模态雷达飞机目标细粒度识别能力不足的问题,提出一种基于宽窄带综合的飞机机型识别方法.通过卷积网络挖掘宽带一维距离像的局部散射特性,递归神经网络挖掘窄带微动回波不同时刻的上下文特性,达到信息互补的目的.同时,针对两种模态在决策融合时存在强弱不平衡问题,设计了一种自适应决策融合网络,实现了对飞机目标的机型识别.利用七种飞机机型的仿真宽窄带数据进行了实验验证.仿真结果表明,本文方法平均识别准确率为76.7%,较传统方法提升6.4%以上.
This paper proposes an aircraft type recognition method based on the fusion of wideband and nar-rowband data to improve the limited fine-grained recognition capability for aircraft targets of traditional sin-gle-modal radar.Firstly,convolutional network is used to mine the local scattering characteristics of wideband one-dimensional range profiles,and then recurrent neural network employed to capture the contextual features of narrowband micro-Doppler signat…查看全部>>
夏勇;薛娇;汪振亚;田西兰
中国电子科技集团公司第三十八研究所,合肥 230088||中国科学技术大学,合肥 230026中国电子科技集团公司第三十八研究所,合肥 230088中国电子科技集团公司第三十八研究所,合肥 230088中国电子科技集团公司第三十八研究所,合肥 230088
电子信息工程
飞机机型识别宽窄带回波多模态融合
aircraft type recognitionwideband and narrowband echoesmultimodal fusion
《空天预警研究学报》 2024 (1)
1-5,5
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