典型文献
基于卷积神经网络的末敏弹复合探测信号识别方法
文献摘要：
为了进一步提升末敏弹的目标识别性能,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的复合探测信号识别方法.首先针对毫米波辐射计、激光测距雷达和红外敏感器的复合探测信号特点,提出了3种构造输入样本的方法;然后根据不同的信息融合方式,提出了3种基本网络架构,分别构建了单通道、多通道CNN模型对输入信号进行特征提取和分类;最后通过高塔试验数据对模型进行训练和评估.测试结果表明,基于样本构造方案2和网络结构3的识别方法表现最佳,测试准确率达到了97.26％,所提样本构造方法和识别方法能够有效提取复合探测信号的特征,具有较高的识别精度.
文献关键词：
末敏弹;复合探测;目标识别;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
闫广利;郭锐;刘荣忠;武军安
作者机构：
南京理工大学 智能弹药技术国防重点学科实验室,江苏 南京210094
文献出处：
引用格式：
[1]闫广利;郭锐;刘荣忠;武军安-.基于卷积神经网络的末敏弹复合探测信号识别方法)[J].激光与红外,2022(04):564-570
A类：
B类：
末敏弹,弹复,复合探测,探测信号,信号识别,目标识别,识别性,Convolutional,Neural,Network,毫米波辐射计,激光测距雷达,信息融合,融合方式,网络架构,单通道,多通道,高塔,构造方法,有效提取,识别精度
AB值：
0.313661
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