基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的海雜波數(shù)據(jù)分析與鑒別
電子技術應用 11期
薛冰，吳巍
（海軍工程大學，湖北 武漢 430033）
摘要： 海雜波成因復雜多樣，并且目標回波受多種因素影響，使得海雜波對于海上目標探測、識別、跟蹤產(chǎn)生了嚴重的影響。針對傳統(tǒng)研究方法精度不足的問題，通過分析海雜波相關統(tǒng)計特性，以海雜波幅度特征和基本統(tǒng)計量為基礎，構建了以幅度熵、赫斯特指數(shù)、頻域峰均比為特征分量的三維特征向量，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡方法，實現(xiàn)海雜波與目標在特征空間中的明顯區(qū)分。
中圖分類號：TN957.5
文獻標志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.234449
引用格式： 薛冰，吳巍. 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的海雜波數(shù)據(jù)分析與鑒別[J]. 電子技術應用，2023，49(11)：15-22.
文獻標志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.234449
引用格式： 薛冰，吳巍. 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的海雜波數(shù)據(jù)分析與鑒別[J]. 電子技術應用，2023，49(11)：15-22.
Analysis and identification of sea clutter data based on convolutional neural network
Xue Bing，Wu Wei
(Naval University of Engineering， Wuhan 430033， China)
Abstract： The causes of sea clutter are complex and diverse, and the target echo is influenced by various factors, which seriously affects the detection, recognition, and tracking of sea targets. In order to solve the problem of insufficient accuracy of traditional research methods, this paper analyzes the statistical characteristics of sea clutter, constructs a three-dimensional feature vector with amplitude entropy, Hurst index and frequency domain peak as the characteristic components, and adopts convolutional neural network method to realize the obvious distinction between sea clutter and targets in feature space.
Key words : sea clutter；feature vector；convolutional neural network；identification accuracy
【引言】
由于海洋環(huán)境復雜多樣，對海面目標的探測與識別影響顯著。海雜波的成因復雜，海雜波具有不完全隨機性，而且目標回波信號受多種因素影響，僅從單一方面研究其特性會有很大的偶然性與不精確性。此外，海雜波影響因素多樣，所有構建的模型只能在某一段范圍內(nèi)符合海雜波的特性，其在較長的時間或距離單元跨度內(nèi)，并不完全符合海雜波的特性。更重要的是，海雜波與目標的區(qū)分度不具一般性，規(guī)律不明顯。本文通過提取海雜波與海面目標在某些方面的顯著差異，再去利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對其進行鑒別研究。
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【作者信息】
薛冰，吳巍
（海軍工程大學，湖北 武漢 430033）
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