一种采用VGG-16网络的杂波分类方法技术

本发明专利技术属于雷达杂波分类技术领域，具体涉及一种采用VGG‑16网络的雷达杂波分类方法。雷达所处的真实环境是复杂多变的，会受到干扰、天气、地形等影响而大大降低其检测性能。因此，为了在非均匀、非平稳的环境中实现杂波分类，本发明专利技术使用了动态环境信息(气象数据)和静态环境信息(高程数据)结合来接近真实的环境，通过结构优美、层次清晰的VGG‑16网络提取动态、静态环境数据的特征，利用Bi‑LSTM完成特征的融合，最终在softmax层实现杂波的分类。充分利用了动态、静态两类环境信息，弥补了传统方法的不足，更加智能高效。

【技术实现步骤摘要】
一种采用VGG-16网络的杂波分类方法
本专利技术属于雷达杂波分类
，设计了一种利用动态环境信息和静态环境信息并采用VGG-16网络的杂波分类方法。
技术介绍
雷达在军事和民用领域有着广泛的应用，它们具有对目标进行检测、跟踪、参数估计和识别等能力。雷达往往身处于复杂多变的电磁环境中，会受到干扰、天气、地形等影响而大大降低其性能，因此需要在接收到的信号中将目标与杂波、噪声等区分开来。然而，在实际场景中，地形地貌和气象条件在雷达工作期间会产生波动，导致雷达所处环境的特性发生改变，扰乱了杂波分布的参数，适用于杂波背景均匀的传统检测算法，无法获得良好的检测性能。因此雷达系统需要在非平稳环境中准确地学习环境的新特性，实现杂波的分类，自适应地更新检测、跟踪等算法，以提高雷达系统的当前性能。认知雷达是未来雷达的智能化呈现，基于认知雷达实现杂波识别和分类的方法主要有基于决策树算法、采用模糊逻辑框架、基于神经网络的方法以及利用自回归模型和协方差矩阵的先验信息等。环境信息利用不充分，依然很难达到较好的性能。本方法是站在认知雷达方的角度，获取所处环境信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种采用VGG-16网络的杂波分类方法，其特征在于包括以下步骤：/nS1、高程数据和气象数据处理：/n读取高程栅格数据，提取和计算出全球陆地区域的坡度、地行起伏度和地表粗糙度，计算公式如下：/n坡度：

【技术特征摘要】
1.一种采用VGG-16网络的杂波分类方法，其特征在于包括以下步骤：
S1、高程数据和气象数据处理：
读取高程栅格数据，提取和计算出全球陆地区域的坡度、地行起伏度和地表粗糙度，计算公式如下：
坡度：
地形起伏度：RF＝h(xi,yj)max-h(xi,yj)min
地表粗糙度：
其中，h(xi,yj)表示分辨单元(xi,yj)的数字高程，D表示距离单元分辨率，h(xi,yj)max、h(xi,yj)min分别指分辨单元内高程的最大值和最小值；
其次将读取到的全球陆地区域的坡度、地形起伏度、地表粗糙度三类地形因子数据合成为静态环境信息图；
读取平均温...

【专利技术属性】
技术研发人员：于俊鹏，彭晓燕，汪鹏，田勇，任唯祎，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51