基于注意力机制的雷达海上目标检测方法技术

一种基于注意力机制的雷达海上目标检测方法方法是一种对雷达回波实测数据进行目标和海杂波的二分类的方法。卷积神经网络采用并行双通道特征提取结构，并充分利用海杂波时频特征和幅度特征进行学习，同时在网络中融合注意力机制，增强网络提取特征的能力，实现特征的自适应选择和增强。采用此方法可以有效的提高检测网络的分类精度，用于海杂波背景下的雷达目标检测。

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术专利涉及雷达目标检测领域，针对传统雷达目标检测算法的性能受统计模型的适配程度限制，以及过于依赖人工提取浅层特征的局限性，研究深度学习(deeplearning，dl)方法，构建卷积神经网络(convolutional neural networks，cnn)恒虚警检测器，运用深度学习方法解决雷达目标检测问题。

技术介绍

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技术介绍
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1、目前海面目标的检测主要是检测目标的电磁、散射、声光等特性，常用的检测工具有雷达、声呐和视频成像技术等。而在工程上，得益于雷达的全天候、全天时、作用距离远等特点，被广泛应用于实际项目中。鉴于海况变幻莫测且海面目标往往具有低观测特性，因此使用对海雷达进行海面弱目标探测往往面临着以下挑战：

2、(1)复杂海况下的强海杂波使得雷达接收的回波信号往往呈现出非高斯、非线性、非平稳的特性，难以实现精准的建模以检测目标信号；

3、(2)在幅度分布上，强海杂波的存在很长的拖尾，使其在幅度变化上使虚警概率大幅度增加；

4、(3)当目标的反射系数较小时，目标回波信号远远小于强海杂信号本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于注意力机制的雷达海上目标检测方法及实现过程，内容如下：

【技术特征摘要】

1.一种基于注意力机制的雷达海上目...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡居荣，孙永若，陈磊，李佺泽，李旭杰，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：