基于深度学习的雷达目标检测技术

根据纽曼-皮尔逊准则,恒虚警方法（CFAR）在虚警率10-6、检测概率90%的条件下,可检测目标的信噪比需大于12.8dB。由于可用于参考的环境单元有限且实际环境中杂波分布差异性大,特别是隐身、低慢小等目标的能量强度值很难达到检测门限的要求。本文基于深度学习方法,利用含杂波/噪声/干扰的目标距离多普勒(RD)域图像与相应理想情况下的目标RD图作为网络训练数据集,网络中的生成模型向判决模型提供抑制处理后的RD图,根据判决模型反馈来调整杂波抑制处理参数。这一动态对抗博弈的过程最终优化所得的生成模型将有效学习环境中杂波/噪声/干扰的特性并将其过滤。通过杂波、噪声和干扰环境下的实验证明,本文方法可以在RD域有效抑制杂波,增强目标信息,具备在实际杂波抑制场景下的可行性。