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ZhangXuan,GaoYueqing
(54thResearchInstituteofCETC,Shijiazhuang 050081,China)
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tantroleindetectionsecurityfields.Aimingattheproblemsthattraditionalconstantfalsealarmtargetdetectionmethodshaveweak
environmentaladaptabilityandtherapidincreaseinthenumberofradarfalsealarmsincomplexterrainenvironments,atargetdetec
tionmethodbasedonconvolutionalneuralnetworksisproposed.TheRange-Dopplerimageobtainedbyradarechodataprocessingis
usedasthetrainingandtestset,andthetargetdetectionmodelisdesignedbasedontheFasterR-CNNstructure.Thetrainingand
testresultsarecomparedwiththeresultsofthetraditionalconstantfalsealarmtargetdetectionalgorithm.Themodelimprovesthe
accuracyoftargetdetectionandgreatlyreducesthenumberoffalsealarms,whichshowsthatitisfeasibletoapplyconvolutionalneu
ralnetworkstoradarechosignalprocessingtasks.
犓犲狔狑狅狉犱狊:deeplearning;convolutionalneuralnetwork;radar;targetdetection
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