引用本文:王志诚,徐卉,梁小溪,王珺,周起华,朱骏.基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法[J].上海航天,2018,(6):103-111.
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基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法
王志诚1,2,徐卉2,梁小溪3,王珺2,周起华2,朱骏2
(1.上海交通大学 电子信息与电气工程学院,上海 200240;2.上海无线电设备研究所,上海 201109;3.上海机电工程研究所,上海 201109)
摘要:
针对直升机雷达回波在时频二维分布图上的分布特性,提出一种基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法,实现了直升机旋翼谱与其他类型目标的区分,从而有效识别直升机。当雷达工作在低重复频率(LPRF)时,直升机旋翼回波在时频分布图上呈现明显的扩展特征。通过仿真与实测数据分析,表明该特征与其他目标回波在频率维分布特性存在较大差异。利用卷积神经网络中的卷积核技术,将实测数据与卷积核矩阵进行二维卷积运算,依据输出矩阵实现了直升机旋翼谱的识别。利用实际采集的直升机回波数据进行验证,证明该方法是有效的,可应用于各种采用脉冲多普勒工作体制的雷达系统。
(1.School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China;2.Shanghai Radio Equipment Research Institute, Shanghai 201109, China;3.Shanghai Electro-Mechanical Engineering Institute,Shanghai 201109, China)

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