雷达目标航迹识别：基于卷积神经网络的深度学习方法

"该研究论文探讨了基于卷积神经网络(CNN)的雷达目标航迹识别技术，旨在解决现代战争中雷达信号复杂、数据量大所带来的识别挑战。通过采用对数预处理方法优化雷达航迹数据，然后利用深度学习模型，特别是CNN，进行目标检测和识别。实验结果证明，这种方法在目标航迹的检测与识别上表现出色，对于提升战场信息处理效率具有重要意义。" 在现代战争中，雷达系统是获取战场信息的关键技术，但随着电子战的发展，雷达信号变得越来越复杂，需要处理的数据量也急剧增加。传统的基于人类经验的雷达目标航迹识别方法已无法满足实时性和准确性要求。针对这一问题，樊玉琦等研究者提出了一个创新的解决方案，即使用对数预处理的雷达航迹数据和基于卷积神经网络的深度学习模型。 首先，他们引入了对数预处理方法，这是针对雷达数据特点设计的一种数据清洗策略。通过对雷达航迹数据进行对数转换，可以有效地减少噪声，增强信号的可辨识性，使得后续的机器学习模型能够更好地捕获数据中的关键特征。 接下来，他们构建了一个卷积神经网络模型。CNN在图像识别领域有着显著的优势，其层次化的结构能够自动学习和提取特征，非常适合处理复杂的数据模式，如雷达航迹。在雷达对抗和电子战背景下，CNN可以识别出不同类型的航迹，从而帮助战场指挥做出更准确的决策。 在实验部分，研究者使用模拟生成的雷达目标航迹数据来验证所提方法的有效性。实验结果显示，该方法在目标航迹的检测和识别上表现优秀，能够快速准确地从大量数据中识别出目标类别。这表明，结合对数预处理和CNN的深度学习模型是处理雷达数据、提升目标识别能力的有效途径。 这项研究为雷达目标航迹识别提供了新的思路，通过结合数学预处理技术和深度学习，提高了雷达数据处理的效率和准确性，对于未来的电子战和雷达技术发展具有重要的理论与实践价值。