一种基于深度卷积网络的机载探地雷达目标识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度卷积网络的机载探地雷达目标识别方法，涉及机器学习、探地雷达应用技术，特别涉及深度学习方法在机载探地雷达目标识别中的应用。该方法包括以下步骤：对雷达数据的采集与预处理，神经网络各层结构设计，超参数的选择，过拟合预防，激活函数，卷积模型训练，预测结果展示。本发明利用实现了对机载探地雷达目标的识别，训练过程中可自动提取更新网络的参数，减少处理过程中的人工干预，同时本发明中卷积模型能够提取目标不同层级的二维滤波器特征，这些特征能表示目标，背景，干扰等等特征。此发明能提高机载探地雷达目标信号识别的准确度。