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摘 要:本发明公开了一种基于时频域深度网络的海面小目标特征检测方法,获取待检测单元的观测向量,并建立三元假设检验问题;将观测向量转换到二维时频域中,获得二维时频图;对二维时频图进行归一化处理,获得归一化时频图;构建深度网络模型,提取属于三类假设的概率值作为特征值;构建一个2D特征向量,作为最终的检验统计量;在给定虚警率下,结合三次样条曲线算法,确定虚警可控的判决区域;计算检验统计量是否在判决区域内。本发明结合了神经网络和特征检测技术,具有自主学习特征提取和多维特征联合的优势,提升了雷达对处在低信杂比下的海面小目标的探测性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110332553.7 | 专利名称: | 一种基于时频域深度网络的海面小目标特征检测方法 |
申请日: | 2021-03-29 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01S7/41搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |