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作者：朱昊伟;吴龙;杨旭;徐璐;张勇;陈淑玉;
单位：浙江理工大学计算机科学与技术学院;哈尔滨工业大学光学目标仿真与测试技术研究所;浙江理工大学科技与艺术学院信息与控制学院;
摘要：空间锥形目标的参数估计在目标姿态确定、再入后落点预测和目标识别等方面具有重要意义。利用深度学习方法，预测在多种假目标干扰下空间锥形目标的几何参数和运动参数。根据物理光学中的面元剖分思想，建立了多种目标的面散射模型，仿真了各目标的回波信号，利用短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform, STFT)对回波信号进行时频分析，以获取由目标微动引起的微多普勒时频谱。根据提出的基于空间金字塔的多层残差网络(Spatial Pyramid Pooling-Residual Network, SPP-ResNet),实现对空间锥形目标的参数预测。仿真结果表明，所提方法对各项参数预测的平均相对误差(Mean Relative Error, MRE)在15%以内，为实现空间锥形目标运动轨迹的预测奠定了基础。
关键词：激光雷达;;微多普勒;;光信号处理;;深度学习;;参数预测
基金资助：国家自然科学基金(61801429)~~
