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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的高速机动目标检测方法,主要解决现有高速机动目标检测方法中的脉冲压缩信噪比损失和难以相参积累的问题。其技术方案为：构造单脉冲检测网络训练数据集,使用交叉熵代价函数和反向传播算法对单脉冲检测网络进行训练；构造融合网络训练数据集,使用交叉熵代价函数和反向传播算法对融合网络进行训练；将待检测的回波数据输入训练好的单脉冲检测网络并得到网络输出,将该输出再输入训练好的融合网络得到目标的检测结果。本发明减小由目标速度引起的脉冲压缩信噪比损失,克服距离走动导致的相参积累困难,提高在低信噪比条件下的高速机动目标检测性能；并降低计算复杂度,可用于对高速机动目标进行检测。
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