空军工程大学学报

作者：李贵锋，童宁宁，冯为可，刘成梁

单位：空军工程大学防空反导学院，西安，710051\

关键词：机载雷达;运动目标检测;分类;卷积神经网络

基金：国家自然科学基金（62001507）

针对传统机载雷达运动目标检测方法所需训练距离单元较多的问题，将运动目标检测问题转化为多分类问题。首先，基于少量训练距离单元数据构建分类所需的训练数据集；然后，基于卷积神经网络DenseNet构建多类分类器；最后，利用训练后的分类器提取雷达空时回波数据特征，进行目标检测和参数估计。仿真结果表明：基于DenseNet的机载雷达动目标检测方法能够有效检测目标，估计目标的距离、多普勒频率等参数。相比传统空时自适应处理方法，该方法能够显著减少所需训练距离单元数量；相比现有基于分类的目标检测方法，该方法能够有效提高目标检测和参数估计的准确度。

来源：2021年第2期

《空军工程大学学报》期刊编辑部

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