發(fā)布時(shí)間：2022-07-08 15:31

　　雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)主要是針對(duì)雷達(dá)捕獲的回波進(jìn)行特征提取及分析,從雷達(dá)識(shí)別技術(shù)提出發(fā)展至今,已經(jīng)取得了顯著的成果。雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)可分為基于傳統(tǒng)的和基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法兩大類。傳統(tǒng)的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別方法,大多是將采集到的雷達(dá)信號(hào)看作是一個(gè)整體,沒(méi)有很好的考慮到雷達(dá)數(shù)據(jù)內(nèi)部的時(shí)序相關(guān)性信息。盡管一些傳統(tǒng)的研究方法也提出過(guò)一些算法來(lái)研究雷達(dá)數(shù)據(jù)的時(shí)序特性,但也只是建立了淺層模型進(jìn)行模仿,難以深度發(fā)掘雷達(dá)數(shù)據(jù)內(nèi)部潛在的時(shí)序相關(guān)性。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自提出以來(lái)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)取得了顯著的效果,其能夠提取數(shù)據(jù)之間的時(shí)序相關(guān)性信息,較傳統(tǒng)方法,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在雷達(dá)高分辨距離像（HRRP）識(shí)別領(lǐng)域也取得了很好的效果。本文的工作主要分為以下三點(diǎn):1.深入探索雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù),包括基于傳統(tǒng)方法下的和基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的雷達(dá)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù),并進(jìn)一步對(duì)比分析傳統(tǒng)模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型下的識(shí)別效果。2.首先對(duì)雷達(dá)原始信號(hào)提取其譜圖特征,其次使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別提取雷達(dá)信號(hào)的時(shí)域特征和譜圖特征進(jìn)行分類判決,然后對(duì)比分析了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取時(shí)域特征和譜圖特征的識(shí)別結(jié)果,最后分析了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在提取時(shí)域特征時(shí)的不足并... 

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 基于高分辨距離像的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于傳統(tǒng)的雷達(dá)高分辨距離像目標(biāo)識(shí)別方法
        1.2.2 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)高分辨距離像目標(biāo)識(shí)別方法
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新
    1.4 論文組織架構(gòu)及章節(jié)安排
第2章 雷達(dá)HRRP自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的基本理論
    2.1 數(shù)據(jù)集介紹
    2.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)介紹
    2.3 雷達(dá)HRRP的識(shí)別流程
    2.4 高分辨距離像的敏感性問(wèn)題
        2.4.1 高分辨距離像的方位敏感性
        2.4.2 高分辨距離像的強(qiáng)度敏感性
        2.4.3 高分辨距離像的平移敏感性
    2.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.6 高分辨距離像的模型建立與識(shí)別
        2.6.1 基于模板匹配法的高分辨距離像模型建立與識(shí)別
        2.6.2 基于因子分析(FA)的高分辨距離像模型建立與識(shí)別
        2.6.3 基于SVM的高分辨距離像模型建立與識(shí)別
    2.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    2.8 本章小結(jié)
第3章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別方法
    3.1 基于CNN的高分辨距離像目標(biāo)識(shí)別
        3.1.1 CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
        3.1.2 算法流程
    3.2 基于時(shí)域的高分辨距離像目標(biāo)識(shí)別
    3.3 基于譜圖的高分辨距離像目標(biāo)識(shí)別
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別方法
    4.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)
    4.2 基于RNN模型的高分辨距離像目標(biāo)識(shí)別
        4.2.1 訓(xùn)練算法及流程
        4.2.2 一維距離像的RNN模型識(shí)別
        4.2.3 一維距離像的LSTM模型識(shí)別
        4.2.4 一維距離像的雙向LSTM模型識(shí)別
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于注意力機(jī)制及時(shí)頻融合的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別方法
    5.1 Attention機(jī)制在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的應(yīng)用
        5.1.1 Attention機(jī)制
        5.1.2 縮放點(diǎn)積注意力機(jī)制
        5.1.3 Attention機(jī)制和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合
    5.2 基于時(shí)頻融合的特征提取
    5.3 算法框架及流程介紹
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)和展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分割[J]. 李家棟.  電子世界. 2018(10)
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[6]基于因子分析和Bayers判別的烤煙香型分類模型構(gòu)建與驗(yàn)證[J]. 李超,李娥賢,秦云華,熊文,吳億勤,王璐,張承明,唐杰.  中國(guó)煙草科學(xué). 2016(03)
[7]基于復(fù)高斯模型的雷達(dá)高分辨距離像目標(biāo)識(shí)別新方法[J]. 王鵬輝,杜蘭,劉宏偉.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2014(02)
[8]基于SVM的大魚際掌紋圖像二分類法[J]. 朱習(xí)軍,劉大專,周兆山,張秋淋,梁文華.  計(jì)算機(jī)工程. 2011(18)
[9]基于兩步噪聲消除技術(shù)與高斯統(tǒng)計(jì)模型的語(yǔ)音增強(qiáng)算法[J]. 歐世峰,王顯云,高穎,趙曉暉.  信號(hào)處理. 2011(08)
[10]回波越距離單元走動(dòng)的MTD研究[J]. 趙建宏,楊建宇,熊金濤,彭衛(wèi).  電波科學(xué)學(xué)報(bào). 2007(03)

博士論文
[1]雷達(dá)高分辨距離像特征提取及識(shí)別算法研究[D]. 曹向海.西安電子科技大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于統(tǒng)計(jì)建模的雷達(dá)目標(biāo)高距離分辨回波識(shí)別方法研究[D]. 胡靖.西安電子科技大學(xué) 2017
[2]基于深度自動(dòng)編碼器的特征提取算法研究[D]. 顏丹.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3657281