強(qiáng)海雜波與海面目標(biāo)的復(fù)雜特性使得海面目標(biāo)回波微弱,有效的海雜波抑制和穩(wěn)健快速的目標(biāo)檢測是雷達(dá)對海上目標(biāo)探測需考慮的重要因素。然而,現(xiàn)有的海面目標(biāo)檢測算法對于復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)檢測性能有限,環(huán)境和目標(biāo)特性適應(yīng)性差。該文設(shè)計(jì)了一種雜波抑制和目標(biāo)檢測融合網(wǎng)絡(luò)（INet）,通過層歸一化-傳遞和連接方法提取關(guān)鍵目標(biāo)特征,采用注意力網(wǎng)絡(luò)抑制雜波和增強(qiáng)目標(biāo),構(gòu)建跨階段局部殘差網(wǎng)絡(luò)保證檢測網(wǎng)絡(luò)的輕量化和準(zhǔn)確性�；趯�(dǎo)航雷達(dá)在多種觀測條件下采集的回波數(shù)據(jù),構(gòu)建了海面目標(biāo)雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)集;通過模型的預(yù)訓(xùn)練和平面位置顯示器（PPI）圖像的幀間積累對INet進(jìn)行了優(yōu)化,得到了Optimized INet（O-INet）模型。經(jīng)過多種天氣條件下實(shí)測數(shù)據(jù)測試和驗(yàn)證,并與YOLOv3, YOLOv4,雙參數(shù)CFAR和二維CA-CFAR對比后證明,所提方法在提高檢測概率、降低虛警率和復(fù)雜條件下的強(qiáng)泛化能力有顯著優(yōu)勢。 

【文章來源】：雷達(dá)學(xué)報(bào). 2020,9(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：14 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3468083