| 基于深度卷积自编码器的短距慢动目标检测 |
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| 引用本文： | 扶明,郑霖,杨超,黄凤青,邓小芳,刘争红.基于深度卷积自编码器的短距慢动目标检测[J].电光与控制,2021,28(3):1-6. |
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| 作者姓名： | 扶明 郑霖 杨超 黄凤青 邓小芳 刘争红 |
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| 作者单位： | 桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室,广西 桂林 541004;通信网信息传输与分发技术重点实验室,石家庄 050081;桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室,广西 桂林 541004 |
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| 基金项目： | 广西重点研究计划;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对目标雷达散射截面积(RCS)较小、杂波和噪声严重环境下短距离慢动目标难以检测的问题,设计了一种具有跳跃连接结构的双通道卷积自编码器的目标检测方法.该方法以时频谱作为输入,送入设计的卷积自编码器模型中,网络采用IQ双通道结构以提取目标回波的幅度和相位特征,并在中间层实现特征融合.考虑到在时频谱上目标尺度小,网络中还设计了跳跃连接结构将网络顶层与底层跳跃连接以增强目标信号在解码器中的恢复,这种结构还有利于缓解深度网络带来的梯度消散问题,使网络在端对端训练时更加高效.实验证明,相比于传统方法,该方法在杂波和噪声严重的条件下可以获得更好的慢动目标检测效果.
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| 关 键 词： | 目标检测 慢速运动目标 深度卷积自编码器 特征融合 残差网络 |
Slow-Moving Target Detection at Short Range Using Deep Convolutional Auto-Encoder |
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| FU Ming,ZHENG Lin,YANG Chao,HUANG Fengqing,DENG Xiaofang,LIU Zhenghong.Slow-Moving Target Detection at Short Range Using Deep Convolutional Auto-Encoder[J].Electronics Optics & Control,2021,28(3):1-6. |
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| Authors: | FU Ming ZHENG Lin YANG Chao HUANG Fengqing DENG Xiaofang LIU Zhenghong |
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