發(fā)布時間：2021-06-20 08:21

　　對于雷達(dá)高分辨距離像的識別問題,傳統(tǒng)深層網(wǎng)絡(luò)通常忽略了HRRP自身的目標(biāo)特性,不利于學(xué)習(xí)有效的分類特征,導(dǎo)致其識別性能受到限制.針對這一問題,本文提出了一種基于穩(wěn)健變分自編碼模型的目標(biāo)識別算法.該算法結(jié)合HRRP數(shù)據(jù)特性,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),基于變分自編碼器構(gòu)建了穩(wěn)健變分自編碼模型.該模型不僅能夠獲取穩(wěn)健有效的識別特征,而且在一定程度上保存了數(shù)據(jù)的幀內(nèi)結(jié)構(gòu)信息,較大地提高了目標(biāo)的平均識別率.基于實測HRRP數(shù)據(jù)驗證了所提算法的有效性. 

【文章來源】：電子學(xué)報. 2020,48(06)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 自編碼模型
    2.1 自編碼模型(Auto-Encoder,AE)
    2.2 變分自編碼模型(Variational Auto-Encoder,VAE)
3 基于穩(wěn)健變分自編碼模型的HRRP目標(biāo)識別
    3.1 HRRP敏感性預(yù)處理與平均像
    3.2 穩(wěn)健變分自編碼模型(Robust Variational Auto-Encoder,RVAE)
4 實驗結(jié)果與分析
    4.1 實驗數(shù)據(jù)介紹
    4.2 實驗結(jié)果分析
5 總結(jié)與展望


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]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[J]. 馮博,陳渤,王鵬輝,劉宏偉.  電子與信息學(xué)報. 2014(12)
[2]一種利用目標(biāo)雷達(dá)高分辨距離像幅度起伏特性的特征提取新方法[J]. 杜蘭,劉宏偉,保錚,張軍英.  電子學(xué)報. 2005(03)



本文編號：3238836