本文關(guān)鍵詞：基于自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高分辨率距離像降維法

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【摘要】：為了提高支持向量機(jī)(SVM)分類效率,大幅減少以高分辨率距離像(HRRP)功率譜為特征的支持向量機(jī)目標(biāo)識(shí)別分類器的計(jì)算量,采用自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)方法,實(shí)現(xiàn)高維、非線性HRRP功率譜的數(shù)據(jù)降維。在此基礎(chǔ)上,提出了Autoencoder-SVM模型,綜合利用自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力和SVM的分類能力。仿真結(jié)果顯示,在HRRP功率譜降維方面,自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的降維效果遠(yuǎn)好于核主成分分析和等距映射算法,其降維結(jié)果對(duì)SVM分類結(jié)果影響甚微,但大幅縮短了SVM的計(jì)算時(shí)間;同時(shí),在隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)相同的情況下,隨著隱含層數(shù)的增加或者深度的增加,自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)降維或特征提取效果更好。
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院;空軍預(yù)警學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 高分辨率距離像 功率譜 數(shù)據(jù)降維
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61401493) 國(guó)家部委基金資助項(xiàng)目(9140A01060113JB11012)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 一維高分辨率距離像(High resolution rangeprofile,HRRP)能反映不同類型目標(biāo)間的結(jié)構(gòu)性差異,相比目標(biāo)雷達(dá)散射截面(radar cross section,RCS)特征,更加有利于提高反艦導(dǎo)彈末制導(dǎo)雷達(dá)的目標(biāo)識(shí)別能力。同時(shí),HRRP與SAR/ISAR二維成像相比,不存在復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償問(wèn)題,具有易獲取和

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1010066