基于时频域深度网络的海面小目标特征检测

为了提升海杂波背景下小目标探测性能,本文提出一种基于时频域深度网络的特征检测方法。首先,将观测向量转换为归一化时频图（Normalized Time-Frequency Graph, NTFG）,实现海杂波抑制。在时频域,建立海杂波、含正多普勒偏移目标回波、含负多普勒偏移目标回波的三分类问题,精细化目标落在主杂波带内外的不同特性。其次,引入Inception-ResNet V2深度网络作为特征提取器,自主学习不同类别在NTFG上的深层差异性,并将差异性浓缩为一个2D特征向量。然后,在2D特征空间中,设计具有引导的三次样条曲线,获得虚警可控的判决区域,实现异常检测。最后,IPIX实测数据验证了所提算法的性能优势,能深入挖掘时频域的特性。