基于MC-CNN网络的磁性运动舰船目标分类检测

摘要

为了提升水下平台对舰船目标的分类检测能力,在椭球体与磁偶极子阵列混合模型的基础上,建立了磁性舰船运动目标三分量投影模型,并据此生成了磁性舰船运动目标在变参数情况下的10类目标训练数据库.进一步提出了MC-CNN网络分类检测算法,实测和仿真磁数据库的分类检测结果表明,该网络具有运算量小、准确率高的特点.另外,鉴于MC-CNN分类准确率随着训练测试深度差的增加而性能变差的缺陷,提出了一种具有小数据测量、分类检测准确特点的工程化应用方式.