基于深度自编码多维特征融合的慢动目标检测1

基于深度自编码多维特征融合的慢动目标检测 在强杂波环境下，慢动目标检测存在多普勒频移低杂波干扰强特征提取困难等问题。为了解决这些问题，我们提出了基于深度自编码多维特征融合的检测算法。 我们使用时频变换和脉冲压缩解析回波信号，提取目标回波时频域和距离像的特征。然后，将这些特征串联输入到深度自编码网络中进行融合。深度自编码网络通过自主学习提取目标不同维度的特征，增强多维特征联合检测性能。 深度自编码网络是一种基于深度学习的特征提取和表征方法，它可以自动学习和提取数据中的特征信息。在这里，我们使用深度自编码网络来融合时频域和距离像特征，以实现特征互补和增强检测性能。 时频变换是一种时域和频域信号处理技术，它可以将信号转换为时频域，提取信号的时间和频率信息。在这里，我们使用时频变换来提取目标回波信号的时频域特征。 脉冲压缩是一种信号处理技术，它可以将信号压缩到更低的维度，提取信号的主要特征。在这里，我们使用脉冲压缩来提取目标回波信号的距离像特征。 多维特征融合是一种将多个特征结合起来进行检测的方法。在这里，我们使用深度自编码网络来融合时频域和距离像特征，实现特征互补和增强检测性能。 通过仿真实验，我们发现基于深度自编码多维特征融合的检测算法可以有效地融合时频域和距离像特征，实现特征互补和增强检测性能。该算法可以应用于强杂波环境下的慢动目标检测。 本文贡献： 1. 提出了基于深度自编码多维特征融合的检测算法，解决了强杂波环境下慢动目标检测的多普勒频移低杂波干扰强特征提取困难等问题。 2. 使用深度自编码网络来融合时频域和距离像特征，实现特征互补和增强检测性能。 3. 使用时频变换和脉冲压缩来提取目标回波信号的时频域和距离像特征。 未来工作： 1. 进一步研究基于深度自编码多维特征融合的检测算法的改进和优化。 2. 应用基于深度自编码多维特征融合的检测算法于实际的强杂波环境下的慢动目标检测中。 3. 探索基于深度自编码多维特征融合的检测算法在其他领域的应用前景。 本文提出了基于深度自编码多维特征融合的检测算法，解决了强杂波环境下慢动目标检测的多普勒频移低杂波干扰强特征提取困难等问题，并验证了该算法的有效性。