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161.
相参雷达捕获的全极化海面目标距离-多普勒(RD)回波数据中,目标区域占比小、信噪比低,且海况环境与干扰种类多变,使得经典的深度神经网络在此种条件下检测识别精度较低。为此,本文提出了一种基于极化深度神经网络的全极化相参雷达海面目标检测识别算法。首先,引入极化特征提取模块挖掘目标与干扰的差异化特征;其次,通过特征金字塔网络解决小目标检测识别的问题;最后,使用级联结构进一步提升算法性能。在全极化相参雷达回波数据集上的测试结果表明:基于特征值与特征矢量的极化特征对于数据集中两类舰船目标的平均精度分别达到0.907 9与1.0,相比不采用极化特征有着显著提高。 相似文献
162.
针对飞机结冰情况下的冰孔隙率测量问题,提出并评估了一种基于动态小波指纹技术的超声波孔隙率测量方法。通过理论模型和有限元仿真分析了超声纵波的传播过程,阐述了孔隙大小等因素对孔隙率测量的影响机理。结合20块冰样品的60组超声波测量数据,生成了小波指纹图像,并提取了11维关键特征。基于主成分分析和多项式拟合,所实现的孔隙率测量均方根误差(Root mean square error, RMSE)达到1.144%,说明本文方法比传统的峰值拟合方法更稳定、准确。 相似文献