雷达对海探测试验与目标特性数据获取

刘宁波 李佳 王国庆 陈宝欣 曹政 董云龙 关键 姜星宇 张子豪 薛伟

刘宁波, 李佳, 王国庆, 等. 雷达对海探测试验与目标特性数据获取——海上目标多源观测数据集[J]. 雷达学报(中英文), 待出版. doi: 10.12000/JR25001
引用本文: 刘宁波, 李佳, 王国庆, 等. 雷达对海探测试验与目标特性数据获取——海上目标多源观测数据集[J]. 雷达学报(中英文), 待出版. doi: 10.12000/JR25001
LIU Ningbo, LI Jia, WANG Guoqing, et al. Sea-detecting radar experiment and target feature data acquisition for multisource observation dataset of maritime targets[J]. Journal of Radars, in press. doi: 10.12000/JR25001
Citation: LIU Ningbo, LI Jia, WANG Guoqing, et al. Sea-detecting radar experiment and target feature data acquisition for multisource observation dataset of maritime targets[J]. Journal of Radars, in press. doi: 10.12000/JR25001

雷达对海探测试验与目标特性数据获取——海上目标多源观测数据集

DOI: 10.12000/JR25001 CSTR: 32380.14.JR25001
基金项目: 国家自然科学基金(62388102, 62101583),泰山学者工程(tsqn202211246)
详细信息
    作者简介:

    刘宁波,博士,教授,主要研究方向为雷达信号智能处理、海上目标探测技术

    李 佳,硕士生,主要研究方向为海上目标多源数据特征融合分类技术

    王国庆,博士,副教授,主要研究方向为海上目标探测技术、雷达信号采集与处理

    陈宝欣,博士,工程师,主要研究方向为阵列信号处理、雷达多维信号处理

    曹 政,博士,讲师,主要研究方向为海上目标多特征融合识别技术

    董云龙,博士,教授,主要研究方向为多传感器信息融合、雷达目标检测与跟踪

    关 键,博士,教授,主要研究方向为雷达目标检测跟踪与识别、海上目标信息感知与融合

    张子豪,硕士生,主要研究方向为海上目标多源数据特征融合检测技术

    薛 伟,博士,教授,主要研究方向为水下及地下无线通信技术、通信信号检测与识别技术等

    通讯作者:

    刘宁波 lnb198300@163.com

    王国庆 gqwang80@126.com

  • 责任主编:许述文 Corresponding Editor: XU Shuwen
  • 中图分类号: TN959

Sea-detecting Radar Experiment and Target Feature Data Acquisition for Multisource Observation Dataset of Maritime Targets

Funds: The National Natural Science Foundation of China (62388102, 62101583), Taishan Scholars Program (tsqn202211246)
More Information
  • 摘要: 海上目标检测识别技术发展需要大量高质量的海上目标多传感器实测数据。针对这一需求,“雷达对海探测数据共享计划(SDRDSP)”升级为“海上目标数据共享计划(MTDSP)”,利用HH极化雷达、VV极化雷达、光电设备、AIS设备开展海上船只目标多源观测试验,获取雷达中频/视频回波切片数据、可见光与红外图像数据、AIS静态与动态报文数据、气象水文数据,覆盖典型海况和多种船型,构建涵盖多种类型海上目标的多源观测数据集,完成同一目标多种模态数据的匹配和标注,并实现目标数据的自动入库管理、条件检索和批量导出,为海上目标特性数据自动获取、长期积累与使用奠定基础。在此基础上,基于实测数据对比分析了不同海况、姿态、极化条件下同一船只目标的时域/频域特征、不同类型船只目标的时域/频域特征,形成了目标特征变化的统计结论。

     

  • 图  1  海上目标多源数据采集与标注系统

    Figure  1.  Maritime target multi-source data acquisition and labeling system

    图  2  试验场俯瞰图

    Figure  2.  Overview of the test site

    图  3  设备布局示意图

    Figure  3.  Equipment layout diagram

    图  4  脉冲压缩后雷达回波数据

    Figure  4.  Radar echo data after pulse compression

    图  5  雷达目标航迹数据示例

    Figure  5.  Radar track image

    图  6  光电设备

    Figure  6.  Photoelectric equipment

    图  7  光电图像

    Figure  7.  Photoelectric image

    图  8  AIS接收机

    Figure  8.  AIS Receiver

    图  9  雷达数据管理与解析系统

    Figure  9.  Radar data management and analysis system

    图  10  20240810031929_2002_AT_414095000_1数据复盘解析结果

    Figure  10.  20240810031929_2002_AT_414095000_1 Data disk parsing result

    图  11  20240802100838_2002_AT_414211000_1数据复盘解析结果

    Figure  11.  20240802100838_2002_AT_414211000_1 Data disk parsing result

    图  12  20240807021255_2002_AT_414211000_1数据复盘解析结果

    Figure  12.  20240807021255_2002_AT_414211000_1 Data disk parsing result

    图  13  20240811041134_2002_AT_414211000_1数据复盘解析结果

    Figure  13.  20240811041134_2002_AT_414211000_1 Data disk parsing result

    图  14  20240811041134_2003_AT_414211000_1数据复盘解析结果

    Figure  14.  20240811041134_2003_AT_414211000_1 Data disk parsing result

    图  15  20240724182118_2002_AT_413273440_1数据复盘解析结果

    Figure  15.  20240724182118_2002_AT_413273440_1 Data disk parsing result

    图  16  20240810000000_2002_AT_412362740_1数据复盘解析结果

    Figure  16.  20240810000000_2002_AT_412362740_1 Data disk parsing result

    1  雷达对海探测数据发布地址

    1.  Release address of sea-detecting radar data

    表  1  已共享的X波段固态全相参雷达对海探测数据

    Table  1.   Shared X-band solid-state fully coherent radar sea detection data

    卷期 极化方式 数据量 场景介绍
    2019年第1期 HH 3组 主要为扫描和凝视观测模式下的海杂波数据,目标为海面非合作目标。
    2020年第1期 HH 2组 主要为凝视观测模式下的海杂波数据、海杂波+目标数据,目标为锚泊船只和航道浮标。
    2020年第2期 HH 2组 为海面机动目标跟踪试验数据,目标为海面合作目标(小型快艇)。
    2020年第3期 HH 1组 为雷达目标RCS定标试验数据,目标是RCS为0.25 m2不锈钢球,由渔船拖动或漂浮。
    2021年第1期 HH 5组 为云雨气象条件下的雷达不同转速扫描试验数据,海面无合作目标。
    2022年第1期 HH和VV 142组 主要为两部不同极化方式的雷达凝视观测模式下的海杂波+目标数据,目标为钢质航道浮标。
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    表  2  AIS设备主要参数

    Table  2.   Main parameters of AIS equipment

    参数 数值
    频率范围 156.025~162.025 MHz
    输出功率 1W/12.5W
    AIS接收信道 2个(含A, B信道)
    信道带宽 25 kHz
    首次定位时间 <30 s(冷启动),<1 s(热启动)
    水平位置精度 5 m (CEP50%,开阔地)
    测速精度 0.1 m/s (50%@10 m/s)
    工作温度 –15~+55°C
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    表  3  船只AIS静态报文示例

    Table  3.   Example of ship AIS static message

    AIS信息项 MMSI 船名称 船类型 国籍 经度(°) 纬度(°) 船长(m) 船宽(m)
    信息值 413273440 CANG HANG JUN 1 工程及服务船 中国 37.5701 121.4279 131 25
    414211000 BO HAI MA ZHU 客船 中国 37.5596 121.381 179 28
    412362740 SHENG SONG GONG 169 其他类型干货船 中国 37.5452 121.3901 67 14
    413021330 BEI HAI JIU 119 搜救船 中国 37.5635 121.4287 100 15
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    表  4  不同运动状态船只AIS信息更新速率

    Table  4.   AIS information update rate of ships in different motion states

    船舶运动状态 标称更新周期 实际更新周期
    锚泊或靠泊且速度<3 kn 3 min 3~10 min
    锚泊或靠泊且速度>3 kn 10 s 8~15 s
    0~14 kn 10 s 8~15 s
    0~14 kn且改变航向 3 1/3 s 未测试
    14~23 kn 6 s 4~10 s
    14~23 kn且改变航向 2 s 未测试
    大于23 kn 2 s 未测试
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    表  5  探测海域气象水文数据示例

    Table  5.   Example of meteorological and hydrological data from the sea area detected

    日期 浪高(m) 浪向(°) 海况
    等级
    风速 风向 风等级 最低温度(℃) 最高温度(℃) 天气 经度(°) 纬度(°)
    2024/8/3 0.1 130 1 1.2 90 1 27 27 多云 121.449000 37.595000
    2024/8/11 0.3 151 2 5.3 183 3 32 32 121.449000 37.595000
    2024/8/21 0.2 53 2 1.3 63 1 31 31 小雨 121.449000 37.595000
    2024/9/20 1.4 1 4 9.1 28 5 18 18 小雨 121.449000 37.595000
    2024/9/21 1.9 4 4 13 11 6 17 17 121.449000 37.595000
    2024/10/20 0.6 69 3 8.2 115 5 13 13 中雨 121.449000 37.595000
    2024/11/16 0.8 233 3 8.3 315 5 6 6 121.449000 37.595000
    2025/1/8 1.4 346 4 11.2 339 6 -5 -5 小雪 121.449000 37.595000
    2025/1/9 1.6 239 4 11.1 336 6 -6 -6 小雪 121.449000 37.595000
    2025/1/26 0.2 124 2 4.1 271 3 -6 -6 暴雪 121.449000 37.595000
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    表  6  ZIP数据压缩文件协议

    Table  6.   ZIP data compression file protocol

    数据类型 协议项
    数据标志信息
    (标志位1表示存在此数据,
    0表示不存在此数据)
    雷达原始中频数据(解调脉压前)标志位
    雷达中频数据(解调脉压后)标志位
    雷达包络数据标志位
    雷达航迹数据标志位
    雷达航迹报文类型标志位
    AIS数据标志位
    ADS-B数据标志位
    可见光图像/视频数据标志位
    红外图像/视频数据标志位
    雷达录屏数据标志位
    气象水文(浪)数据标志位
    气象水文(风)数据标志位
    气象水文(温度)数据标志位
    航姿仪数据标志位
    备注文档(TXT)标志位
    数据时间 数据时间
    雷达设备信息 雷达品牌
    雷达型号
    雷达工作频率范围(GHz)
    雷达俯仰波束宽度(°)
    雷达方位波束宽度(°)
    雷达极化方式
    雷达脉冲重复频率(Hz)
    雷达距离分辨率(m)
    雷达发射增益(dB)
    雷达STC设置
    雷达天线工作方式
    目标切片方位(相比于正北)范围(°)
    目标切片距离范围(m)
    雷达目标航迹信息 雷达目标航迹编号
    雷达目标航迹经度
    雷达目标航迹纬度
    雷达目标速度
    雷达目标对地航向(单位:°)
    目标AIS信息 船编号(AIS)
    船名(AIS)
    国籍(AIS)
    船只类型(AIS)
    船长(m)(AIS)
    船宽(m)(AIS)
    航行状态(AIS)
    船只经度(AIS)
    船只纬度(AIS)
    船只时间(AIS,数据起始帧)
    船只速度(AIS,数据起始帧)
    船艏向(°)(AIS,数据起始帧)
    对地航向(°)(AIS,数据起始帧)
    光电数据信息 图像时间/视频起始对应的系统时间
    可见光图像目标识别结果
    红外图像目标识别结果
    气象水文信息 有效浪高(m)
    浪向(°)
    海况等级
    风速
    风向(°)
    风力等级
    温度(°C)
    天气
    备用信息位 备用信息位
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    表  7  船只目标数据分类

    Table  7.   Target data classification

    船体类型船只类型
    干货船干散液散兼用船、散货船、其他类型干货船、
    杂货船
    液货船油船、油轮、石油化学品船、其他类型液货船
    集装箱船和滚装船集装箱船、滚装船
    客船和轮船客船、客轮
    渔业船捕捞船、渔船
    工作和服务船港口补给船、近海供应船、近海作业船、
    拖船、引航船、工程及服务船
    执法和救援船海警船、执法船、搜救船
    娱乐和休闲船帆船、娱乐船、游艇、快艇
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    表  8  数据集中部分目标数据列表

    Table  8.   List of partial target data in the data set

    序号目标数据名称船只类型
    120240810031929_2002_AT_414095000_1客船
    220240802100838_2002_AT_414211000_1客船
    320240807021255_2002_AT_414211000_1客船
    420240811041134_2002_AT_414211000_1客船
    520240811041134_2003_AT_414211000_1客船
    620240724182118_2002_AT_413273440_1工程及服务船
    720240810000000_2002_AT_412362740_1其他类型干货船
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    表  9  特征列表

    Table  9.   List of features

    特征域 名称 计算方法与物理意义
    时域 相对平均幅度RAA 待测单元与参考单元的平均比值,衡量检测单元与参考单元的幅度差异。
    相对峰高RPH 待检测单元的脉冲回波峰值与相邻脉冲平均幅度的比值,反映目标与海杂波回波峰值在总信号的
    能量占比及峰值起伏程度的差异。
    时域熵值二阶矩SOTE 待测单元信息熵值的方差,衡量目标和海杂波回波序列熵值的离散程度。
    频域 相对多普勒峰高RDPH 待检测单元的多普勒峰值和参考单元的多普勒峰值均值的比值,
    反映两类回波频率峰值能量占比、突变程度差异。
    相对多普勒向量熵RVE 待检测单元与参考单元频谱信息熵的比值,反映信号频谱的混乱程度。
    频域熵值二阶矩SOFE 频域待检测单元频谱信息熵值的方差,反映两类序列频域熵值的离散程度。
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  • [1] 李晨瑄, 胥辉旗, 钱坤, 等. 基于深度学习的舰船目标检测技术综述[J]. 兵器装备工程学报, 2021, 42(12): 57–63. doi: 10.11809/bqzbgcxb2021.12.008.

    LI Chenxuan, XU Huiqi, QIAN Kun, et al. Survey of ship detection technology based on deep learning[J]. Journal of Ordnance Equipment Engineering, 2021, 42(12): 57–63. doi: 10.11809/bqzbgcxb2021.12.008.
    [2] 黄泽贤, 吴凡路, 傅瑶, 等. 基于深度学习的遥感图像舰船目标检测算法综述[J]. 光学 精密工程, 2023, 31(15): 2295–2318. doi: 10.37188/OPE.20233115.2295.

    HUANG Zexian, WU Fanlu, FU Yao, et al. Review of deep learning-based algorithms for ship target detection from remote sensing images[J]. Optics and Precision Engineering, 2023, 31(15): 2295–2318. doi: 10.37188/OPE.20233115.2295.
    [3] WU Jinshan, LI Jiawen, LI Ronghui, et al. A fast maritime target identification algorithm for offshore ship detection[J]. Applied Sciences, 2022, 12(10): 4938. doi: 10.3390/app12104938.
    [4] 陈小龙, 饶桂林, 关键, 等. 被动雷达低慢小探测数据集(LSS-PR-1.0)及多域特征提取和分析方法[J]. 雷达学报(中英文), 2025, 14(2): 249–268. doi: 10.12000/JR24145.

    CHEN Xiaolong, RAO Guilin, GUAN Jian, et al. Passive radar low slow small detection dataset (LSS-PR-1.0) and multi-domain feature extraction and analysis methods[J]. Journal of Radars, 2025, 14(2): 249–268. doi: 10.12000/JR24145.
    [5] WANG Xiang, LIU Jingxian, LIU Xiangang, et al. Ship feature recognition methods for deep learning in complex marine environments[J]. Complex & Intelligent Systems, 2022, 8(5): 3881–3897. doi: 10.1007/s40747-022-00683-z.
    [6] WU Di, CAO Lihua, ZHOU Pengji, et al. Infrared small-target detection based on radiation characteristics with a multimodal feature fusion network[J]. Remote Sensing, 2022, 14(15): 3570. doi: 10.3390/rs14153570.
    [7] ROHEDA S, KRIM H, and RIGGAN B S. Robust multi-modal sensor fusion: An adversarial approach[J]. IEEE Sensors Journal, 2021, 21(2): 1885–1896. doi: 10.1109/JSEN.2020.3018698.
    [8] YU Meng, HAN Shaojie, WANG Tengfei, et al. An approach to accurate ship image recognition in a complex maritime transportation environment[J]. Journal of Marine Science and Engineering, 2022, 10(12): 1903. doi: 10.3390/jmse10121903.
    [9] VAN DER STAP N, VAN OPBROEK A, HUIZINGA W, et al. Maritime detection framework 2.0: A new approach of maritime target detection in electro-optical sensors[C]. The SPIE 10795, Electro-Optical and Infrared Systems: Technology and Applications XV, Berlin, Germany, 2018: 1079507. doi: 10.1117/12.2501424.
    [10] ZOU Junjie, YUAN Wei, and YU Menghong. Maritime target detection of intelligent ship based on faster R-CNN[C]. 2019 Chinese Automation Congress (CAC), Hangzhou, China, 2019: 4113–4117. doi: 10.1109/CAC48633.2019.8996260.
    [11] 关键, 刘宁波, 王国庆, 等. 雷达对海探测试验与目标特性数据获取——海上目标双极化多海况散射特性数据集[J]. 雷达学报, 2023, 12(2): 456–469. doi: 10.12000/JR23029.

    GUAN Jian, LIU Ningbo, WANG Guoqing, et al. Sea-detecting radar experiment and target feature data acquisition for dual polarization multistate scattering dataset of marine targets[J]. Journal of Radars, 2023, 12(2): 456–469. doi: 10.12000/JR23029.
    [12] 刘宁波, 丁昊, 黄勇, 等. X波段雷达对海探测试验与数据获取年度进展[J]. 雷达学报, 2021, 10(1): 173–182. doi: 10.12000/JR21011.

    LIU Ningbo, DING Hao, HUANG Yong, et al. Annual progress of the sea-detecting X-band radar and data acquisition program[J]. Journal of Radars, 2021, 10(1): 173–182. doi: 10.12000/JR21011.
    [13] 刘宁波, 董云龙, 王国庆, 等. X波段雷达对海探测试验与数据获取[J]. 雷达学报, 2019, 8(5): 656–667. doi: 10.12000/JR19089.

    LIU Ningbo, DONG Yunlong, WANG Guoqing, et al. Sea-detecting X-band radar and data acquisition program[J]. Journal of Radars, 2019, 8(5): 656–667. doi: 10.12000/JR19089.
    [14] FARAHNAKIAN F and HEIKKONEN J. Deep learning based multi-modal fusion architectures for maritime vessel detection[J]. Remote Sensing, 2020, 12(16): 2509. doi: 10.3390/rs12162509.
    [15] LONG Jiawen, FANG Zhixiang, and WANG Lubin. SK-MMFMNet: A multi-dimensional fusion network of remote sensing images and EEG signals for multi-scale marine target recognition[J]. Information Fusion, 2024, 108: 102402. doi: 10.1016/j.inffus.2024.102402.
    [16] ZHU Xufang, HUANG Wenliang, and CHEN Zhongjie. Summarize of multi-sensor information fusion technology for USV colony[C]. 2022 International Conference on Cloud Computing, Big Data and Internet of Things (3CBIT), Wuhan, China, 2022: 149–154. doi: 10.1109/3CBIT57391.2022.00038.
    [17] QU Yufu, ZHANG Guirong, ZOU Zhaofan, et al. Active multimodal sensor system for target recognition and tracking[J]. Sensors, 2017, 17(7): 1518. doi: 10.3390/s17071518.
    [18] 于乐凯, 曹政, 孙艳丽, 等. 海上舰船目标可见光/红外图像匹配方法[J]. 海军航空大学学报, 2024, 39(6): 755–764,772. doi: 10.7682/j.issn.2097-1427.2024.06.013.

    YU Lekai, CAO Zheng, SUN Yanli, et al. Visible and infrared images matching method for maritime ship targets[J]. Journal of Naval Aviation University, 2024, 39(6): 755–764,772. doi: 10.7682/j.issn.2097-1427.2024.06.013.
    [19] JI Jingyu, ZHANG Yuhua, HU Yongjiang, et al. Fusion of infrared and visible images based on three-Scale decomposition and ResNet feature transfer[J]. Entropy, 2022, 24(10): 1356. doi: 10.3390/e24101356.
    [20] GENG Keke, ZOU Wei, YIN Guodong, et al. Low-observable targets detection for autonomous vehicles based on dual-modal sensor fusion with deep learning approach[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 2019, 233(9): 2270–2283. doi: 10.1177/0954407019859821.
    [21] OLTMANN J H and BOBER S. The shipborne automatic identification system (AIS)-its idea, its technology, and its applications in maritime and inland shipping[C]. European Symposium on Transport Telematics, Potsdam, Germany, 1999: 125–132.
    [22] SHI Xin, ZHAO Shuyi, and CHEN Zongwei. Research on key technologies and equipment composition of airborne equipment in automatic identification system[C]. Tenth International Conference on Mechanical Engineering, Materials, and Automation Technology (MMEAT 2024), Wuhan, China, 2024: 132614E. doi: 10.1117/12.3046617.
    [23] 刘东, 武裕鑫, 孙树政. 基于不同海浪谱船舶极限海况运动统计特征值预报分析[J]. 舰船科学技术, 2024, 46(9): 60–65. doi: 10.3404/j.issn.1672-7649.2024.09.010.

    LIU Dong, WU Yuxin, and SUN Shuzheng. Prediction analysis of statistical eigenvalues of ship motion based on different wave spectra under rough sea conditions[J]. Ship Science and Technology, 2024, 46(9): 60–65. doi: 10.3404/j.issn.1672-7649.2024.09.010.
    [24] 魏仪文, 郭立新, 殷红成. 海洋内波对海面电磁散射特性的影响分析[J]. 雷达学报, 2015, 4(3): 326–333. doi: 10.12000/JR15060.

    WEI Yiwen, GUO Lixin, and YIN Hongcheng. Analysis of the scattering characteristics of sea surface with the influence from internal wave[J]. Journal of Radars, 2015, 4(3): 326–333. doi: 10.12000/JR15060.
    [25] 王雪松. 雷达极化技术研究现状与展望[J]. 雷达学报, 2016, 5(2): 119–131. doi: 10.12000/JR16039.

    WANG Xuesong. Status and prospects of radar polarimetry techniques[J]. Journal of Radars, 2016, 5(2): 119–131. doi: 10.12000/JR16039.
    [26] 韩静雯, 杨勇, 连静, 等. 基于极化与距离像特征融合的雷达导引头角反射器鉴别方法[J]. 系统工程与电子技术, 2024, 46(11): 3658–3670. doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2024.11.08.

    HAN Jingwen, YANG Yong, LIAN Jing, et al. Identification method of corner reflector based on polarization and HRRP feature fusion for radar seeker[J]. Systems Engineering and Electronics, 2024, 46(11): 3658–3670. doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2024.11.08.
    [27] CHEN Zhongbiao, HE Yijun, and YANG Wankang. Study of ocean waves measured by collocated HH and VV polarized X-band marine radars[J]. International Journal of Antennas and Propagation, 2016, 2016(1): 8257930. doi: 10.1155/2016/8257930.
    [28] YANG Shiman, CAO Zheng, LIU Ningbo, et al. Maritime electro-optical image object matching based on improved YOLOv9[J]. Electronics, 2024, 13(14): 2774. doi: 10.3390/electronics13142774.
    [29] 田凯祥, 于晓涵, 王中训, 等. 基于实测数据的海杂波与海面小目标特征分析[J]. 海军航空大学学报, 2023, 38(4): 313–322. doi: 10.7682/j.issn.2097-1427.2023.04.002.

    TIAN Kaixiang, YU Xiaohan, WANG Zhongxun, et al. Analysis of sea clutter and small target characteristics based on measured data[J]. Journal of Naval Aviation University, 2023, 38(4): 313–322. doi: 10.7682/j.issn.2097-1427.2023.04.002.
    [30] 丁昊, 朱晨光, 刘宁波, 等. 高海况条件下海面漂浮小目标特征提取与分析[J]. 海军航空大学学报, 2023, 38(4): 301–312. doi: 10.7682/j.issn.2097-1427.2023.04.001.

    DING Hao, ZHU Chenguang, LIU Ningbo, et al. Feature extraction and analysis of small floating targets in high sea conditions[J]. Journal of Naval Aviation University, 2023, 38(4): 301–312. doi: 10.7682/j.issn.2097-1427.2023.04.001.
    [31] GAO Fei, KONG Lingzhe, LANG Rongling, et al. SAR target incremental recognition based on features with strong separability[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, 62: 5202813. doi: 10.1109/TGRS.2024.3351636.
    [32] KONG Lingzhe, GAO Fei, HE Xiaoyu, et al. Few-shot class-incremental SAR target recognition via orthogonal distributed features[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2025, 61(1): 325–341. doi: 10.1109/TAES.2024.3443014.
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  • 收稿日期:  2025-01-03
  • 修回日期:  2025-04-23

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