| 基于深度卷积神经网络的频高图特征提取研究 |
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| 引用本文： | 鲁转侠, 华彩成, 冯健, 蔚娜, 王岳松, 冯静, 娄鹏, 王严, 李春晓. 2024. 基于深度卷积神经网络的频高图特征提取研究. 地球物理学报, 67(9): 3290-3300, doi: 10.6038/cjg2024R0264 |
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| 作者姓名： | 鲁转侠 华彩成 冯健 蔚娜 王岳松 冯静 娄鹏 王严 李春晓 |
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| 作者单位： | 中国电波传播研究所, 山东青岛 266107 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(62031014, 62031015, U23B2016), 中国电波传播研究所稳定支持科研经费项目(A132004W11, A132004W10)资助 |
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| 摘 要： | 
本文提出了一种利用深度卷积神经网络的频高图特征提取方法, 在频高图不同层回波信息标记的基础上, 构建包含降采样部分和上采样部分的频高图回波识别网络模型, 实现了频高图不同回波信息自动识别.利用试验获取的频高图数据, 通过人工对频高图中电离层不同层的回波信息分别标记, 生成网络模型样本数据集.以随机方式, 选取样本数据集80%的数据作为训练数据, 其余数据作为测试数据.
经网络模型训练和测试, 结果显示网络模型能够自动有效地识别测试频高图中不同层的回波信息.在此基础上, 结合数字图像处理中的腐蚀算法和连通域思想, 针对性地设计滤波器, 滤除已识别回波信息中的噪声、干扰、多跳回波, 能够实现测试频高图特征参数的有效提取.并且通过与传统方法比较, 该方法特征提取精度整体上优于传统方法, 可为频高图特征的自动、精确提取提供一种新的技术方法.
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| 关 键 词： | 频高图 深度卷积神经网络 临界频率 |
| 收稿时间： | 2023-04-28 |
| 修稿时间： | 2024-02-27 |
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