本文關(guān)鍵詞：基于穩(wěn)健深層網(wǎng)絡的雷達高分辨距離像目標特征提取算法　出處：《電子與信息學報》2014年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：特征提取是雷達高分辨距離像(HRRP)目標識別的核心技術(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),不利于學習有效的分類特征。針對這一問題,該文利用多層非線性網(wǎng)絡實現(xiàn)特征學習,構(gòu)建了基于深層網(wǎng)絡的雷達HRRP目標識別框架。利用平均像在散射點不發(fā)生越距離單元走動的方位幀內(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)絡由一系列聯(lián)合穩(wěn)健自編碼器堆棧化實現(xiàn),在匹配原始HRRP樣本的同時,約束同幀樣本趨近于平均像,并將網(wǎng)絡的最終輸出作為分類器的特征輸入。基于實測HRRP數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果驗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】： 西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61372132,61201292) 新世紀優(yōu)秀人才支持計劃(NCET-13-0945) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助課題
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 1引言雷達高分辨距離像(HRRP)是利用寬帶雷達信號獲取的目標散射點子回波在雷達視線方向上投影的矢量和。它包含了目標尺寸,散射點分布等許多重要的結(jié)構(gòu)信息,且易于獲取、存儲和處理,如今已成為了雷達自動目標識別(RATR)領(lǐng)域的一個重要的研究方向[1-7]。對于RATR,特征提取技術(shù)

【參考文獻】

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【共引文獻】

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7 朱R緘，

本文編號：1389585