基于时频图自主学习的海面小目标检测

作者：施赛楠; 董泽远; 杨静; 杨春娇

来源：系统工程与电子技术, 2021, 43(01): 33-41.

• 海杂波
• 目标检测
• 时频图
• 迁移学习

多维特征检测方法已成功运用于海面小目标探测中。针对人工特征提取的局限性,将检测问题转变为两分类问题,提出了一种基于时频图深度学习的目标检测方法。首先,将一维观测回波变换到二维时频域,并通过归一化时频图进行白化预处理。其次,建立半仿真含目标回波数据库,解决两类训练样本非均衡问题。然后,搭建迁移学习模型自主学习时频图特性,具有深度网络结构和减小训练代价的优势。最后,将两分类的概率值作为统计量,获得虚警可控的判决区域。基于IPIX实测数据实验结果表明:所提的检测器能深入挖掘目标和杂波的差异性,低信杂比下仍能有效提升海面小目标的探测能力。

• 单位
  南京信息工程大学; 航空工业第一飞机设计研究院