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ballistic target recognition based on multiple data representations and deep-learning algorithms

Chinese Journal of Aeronautics 2024年第6期37卷 167-181页

作者： Lixun HAN Cunqian FENG Xiaowei HU Sisan HE Xuguang XU Air and Missile Defense College Air Force Engineering UniversityXi’an 710051China College of Information and Communication National University of Defense TechnologyWuhan 430010China

target recognition is a significant part of a ballistic Missile Defense System(BMDS).However,most existing ballistic target recognition methods overlook the impact of data representation on recognition *** paper focuses on systematically investigating the influences of three novel data representations in the Range-Doppler(RD)***,the Radar Cross Section(RCS)and micro-Doppler(m-D)characteristics of a cone-shaped ballistic target are ***,three different data representations are proposed:RD data,RD sequence tensor data,and RD trajectory *** accommodate various data inputs,deep-learning models are designed,including a two-Dimensional Residual Dense Network(2D RDN),a three-Dimensional Residual Dense Network-Gated Recurrent Unit(3D RDN-GRU),and a Dynamic Trajectory Recognition Network(DTRN).Finally,an Electromagnetic(EM)computation dataset is collected to verify the performances of the networks.A broad range of experimental results demonstrates the effectiveness of the proposed ***,several key parameters of the proposed networks and datasets are extensively studied in this research.

关键词： ballistic target Micro-Doppler Deep learning Range-Doppler Radar target recognition

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