基于穩(wěn)健深層網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)高分辨距離像目標(biāo)特征提取算法
本文關(guān)鍵詞:基于穩(wěn)健深層網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)高分辨距離像目標(biāo)特征提取算法 出處:《電子與信息學(xué)報(bào)》2014年12期 論文類型:期刊論文
更多相關(guān)文章: 雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別 高分辨距離像 深層網(wǎng)絡(luò) 堆棧聯(lián)合穩(wěn)健自編碼器
【摘要】:特征提取是雷達(dá)高分辨距離像(HRRP)目標(biāo)識(shí)別的核心技術(shù)。傳統(tǒng)的特征提取算法多采用淺層的模型結(jié)構(gòu),容易忽視樣本的內(nèi)在結(jié)構(gòu),不利于學(xué)習(xí)有效的分類特征。針對(duì)這一問(wèn)題,該文利用多層非線性網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)特征學(xué)習(xí),構(gòu)建了基于深層網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)HRRP目標(biāo)識(shí)別框架。利用平均像在散射點(diǎn)不發(fā)生越距離單元走動(dòng)的方位幀內(nèi)具有穩(wěn)健物理特性的性質(zhì),提出了堆棧聯(lián)合穩(wěn)健自編碼器。該網(wǎng)絡(luò)由一系列聯(lián)合穩(wěn)健自編碼器堆;瘜(shí)現(xiàn),在匹配原始HRRP樣本的同時(shí),約束同幀樣本趨近于平均像,并將網(wǎng)絡(luò)的最終輸出作為分類器的特征輸入;趯(shí)測(cè)HRRP數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的有效性。
[Abstract]:Feature extraction is the Radar HRRP target recognition (HRRP) core technology. Traditional feature extraction algorithm using multi model structure of shallow, easy to ignore the internal structure of the sample, is not conducive to the classification of feature learning effectively. Aiming at this problem, this paper realize the learning characteristics of linear network non multilayer constructs radar HRRP target recognition framework based on deep web. Using the properties of orientation frame average scattering point does not occur as in the MTRC in robust physical characteristics, proposed joint robust self stack encoder. The network consists of a series of joint robust self realization in the encoder stack, matching the original HRRP samples at the same time constraints the same frame sample tends to mean like, and ultimately the output of the network as the feature input classifier. The effectiveness measured HRRP data experiment results demonstrate that the proposed algorithm is based on.
【作者單位】: 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61372132,61201292) 新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(NCET-13-0945) 中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助課題
【分類號(hào)】:TN957.52
【正文快照】: 1引言雷達(dá)高分辨距離像(HRRP)是利用寬帶雷達(dá)信號(hào)獲取的目標(biāo)散射點(diǎn)子回波在雷達(dá)視線方向上投影的矢量和。它包含了目標(biāo)尺寸,散射點(diǎn)分布等許多重要的結(jié)構(gòu)信息,且易于獲取、存儲(chǔ)和處理,如今已成為了雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(RATR)領(lǐng)域的一個(gè)重要的研究方向[1-7]。對(duì)于RATR,特征提取技術(shù)
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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6 吳杰;基于高分辨距離像的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D];南京航空航天大學(xué);2012年
7 朱R緘,
本文編號(hào):1389585
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