基于SAE⁃GA⁃XGBoost算法的海面小目标检测

来源：雷达科学与技术杂志2023年第1期北京时间：

作者：赵迪，行鸿彦，王海峰，阎妍

单位：1. 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心， 江苏南京 210044;2. 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室， 江苏南京 210044

摘要：针对海杂波背景下海面小目标检测精度低的问题，本文提出一种基于SAE?GA?XGBoost算法的海面小目标检测方法。使用堆栈自编码器对待检测信号自适应提取深层次特征，将时域、频域分别提取的特征组合为高维特征，增强特征的差异性。引入遗传算法对XGBoost中超参数进行寻优并更新，利用超参数更新后的模型对高维特征进行评估分类。利用IPIX数据集进行实验验证，结果表明：与多组分类检测方法相比，所提检测方法对于高海况数据具有更好的检测效果，HH极化下#17与#280数据的检测率分别达到了80.02%与82.73%。

关键词：目标检测,堆栈自编码器,高维特征,极端梯度提升,

基金资助：国家自然科学基金项目资助（No.62171228）；国家重点研发计划项目资助（No.2021YFE0105500）