基于卷积神经网络的雷达目标航迹识别研究.pdf

基于卷积神经网络的雷达目标航迹识别研究 本研究旨在解决现代战争中雷达信号日益复杂的问题，如何快速准确地从种类繁多、数据量庞大的雷达检测数据中获取目标航迹的类别信息，以提供准确有效的信息供战场指挥。传统基于人的经验认知的雷达目标航迹识别方法已经无法有效应对瞬息万变的战场和海量数据。 为解决这个问题，本研究提出了一种基于卷积神经网络的深度学习模型，以实现对雷达对抗中的目标航迹的识别与检测。我们提出了使用对数的雷达航迹预处理方法，以解决实际雷达数据特点中的问题。然后，我们构建了基于卷积神经网络的深度学习模型，以实现对目标航迹的识别和检测。 实验结果表明，所提出的方法能够很好地实现对目标航迹的检测与识别。该方法可以应用于雷达对抗、电子战、目标检测等领域，为战场指挥提供准确有效的信息。 知识点： 1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习模型，常用于图像识别、目标检测等任务。 2. 深度学习（Deep Learning）是一种机器学习方法，通过多层神经网络来学习数据特征。 3. 雷达对抗（Radar Confrontation）是现代战争中的一种重要技术，旨在对抗敌方雷达系统。 4. 电子战（Electronic Warfare）是现代战争中的一种重要技术，旨在干扰敌方电子系统。 5. 目标检测（Target Detection）是雷达对抗中的一个重要任务，旨在检测敌方目标的存在。 6. 对数预处理（Logarithmic Preprocessing）是一种数据预处理方法，旨在解决实际雷达数据特点中的问题。 7. 机器学习（Machine Learning）是一种人工智能技术，旨在使机器学习和学习数据特征。 8. 数据建模（Data Modeling）是一种数据分析方法，旨在构建数据模型以描述数据特征。 本研究提出了一种基于卷积神经网络的深度学习模型，以实现对雷达对抗中的目标航迹的识别和检测。该方法可以应用于雷达对抗、电子战、目标检测等领域，为战场指挥提供准确有效的信息。