深度自编码多维特征融合慢动目标检测算法

"基于深度自编码多维特征融合的慢动目标检测1" 本文主要探讨了在强杂波环境下的慢动目标检测问题，该问题由于多普勒频移低、杂波干扰强烈以及特征提取困难而显得尤为复杂。为解决这些问题，研究者提出了一种创新的多维特征融合检测算法。此算法结合了时频变换和脉冲压缩技术来解析雷达回波信息，以提取目标在时频域和距离像上的特征。 首先，通过时频变换，可以将雷达信号转化为时频域表示，这样能够更好地揭示信号随时间和频率的变化特性，有助于捕捉到慢动目标的微弱特征。接着，脉冲压缩技术被用来提升信号的分辨率，这有助于在距离域中区分目标和背景噪声，尤其是在多普勒频移较低的情况下。 然后，提取出的时频域和距离像特征被串联起来，作为输入送入深度自编码网络（Deep Autoencoder Network）。深度自编码网络是一种无监督学习模型，它能自动学习数据的潜在结构和特征，通过重构输入数据来增强特征表示。在这个过程中，网络可以学习到目标在不同维度上的特征，从而提高多维特征的联合检测性能。 相较于直接利用单一域特征（如仅时频域或距离像）的深度自编码方法，或者使用其他传统检测算法（例如基于"<! 1"的方法），这种多维特征融合策略能够充分利用各个域的信息，实现特征互补，从而提升目标检测的鲁棒性和识别精度。通过仿真结果验证，该算法在应对强杂波干扰和低多普勒频移目标时，表现出更好的性能。 总结来说，该研究为慢动目标检测提供了一种新的解决方案，特别是在复杂雷达环境中，通过深度自编码网络的多维特征融合，提高了目标检测的准确性和稳定性。这一方法对于雷达信号处理、目标检测技术领域具有重要的理论价值和实践意义，也为未来相关领域的研究提供了新的思路和参考。