一种基于时频特征增强和虚警率控制的海面目标检测方法

本发明涉及雷达信号处理与目标检测技术领域，具体为一种基于时频特征增强和虚警率控制的海面目标检测方法，包括：采用完全自适应噪声集合经验模态分解算法对雷达回波信号进行多尺度分解，提取本征模态分量实现信号重构，从而突出目标特征；对重构后的信号以及经过滑动平均滤波处理的原始信号执行短时傅里叶变换，将时频图谱映射为RGB图像，以增强时频特征的表征能力；设计了一种具备虚警率控制机制的卷积神经网络，以融合后的时频图像作为输入，实现精确的目标检测与分类识别；有效分离了目标信号与海杂波干扰，显著提升了目标特征的可辨识性，能够动态调节识别阈值。