本文關鍵詞：采用多任務稀疏學習的雷達HRRP小樣本目標識別

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【摘要】：為實現(xiàn)用較少的訓練樣本對高分辨距離像進行識別,文中提出一種采用多任務稀疏學習的統(tǒng)計建模方法.該方法將各幀訓練樣本的統(tǒng)計建模視為單一的任務,由于各幀訓練樣本間不是完全獨立而是相互關聯(lián)的,因此,設定所有幀的訓練樣本采用同一個字典以實現(xiàn)幀間信息的共享.由于目標的不同以及同一目標的方位敏感性,通常很難確定各訓練幀的相關性,而不相關任務間的聯(lián)合學習將會降低識別性能.因此,采用Bernoulli-Beta先驗根據給定訓練數據自動學出每一幀需要的原子,而通過不同幀間共享的原子個數就可以判斷它們的相關性,從而實現(xiàn)自適應的多任務學習.基于實測高分辨距離像數據的識別實驗,證明了文中方法的有效性.
【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;
【關鍵詞】： 雷達目標識別 高分辨距離像 稀疏貝葉斯 多任務學習
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61271024;61201296;61322103) 全國優(yōu)秀博士學位論文作者專項資金資助項目(FANEDD-201156) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(K5051302010)
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭先進技術的發(fā)展,軍方對雷達目標識別技術的需求愈加強烈.雷達高分辨距離像(HighResolution Range Profile,HRRP)[1-2]是用寬帶雷達信號獲取的目標散射點子回波在雷達射線上投影的向量和,具有豐富的目標距離向幾何結構信息,因此,在目標識別領域得到了廣泛的應用.基

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本文編號：538084