期刊文献+
共找到147篇文章
< 1 2 8 >
每页显示 20 50 100
噪声伪标签容忍的半监督SAR目标识别
1
作者 张新征 闫梦可 朱晓林 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第6期1796-1805,共10页
针对标签训练样本稀缺时半监督合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别(automatic target recognition,ATR)中噪声伪标签导致识别精度受限的挑战,提出一种噪声伪标签容忍的半监督SAR ATR方法。该方法包括两个阶段:第... 针对标签训练样本稀缺时半监督合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别(automatic target recognition,ATR)中噪声伪标签导致识别精度受限的挑战,提出一种噪声伪标签容忍的半监督SAR ATR方法。该方法包括两个阶段:第一阶段通过残差网络(residual network,ResNet)和多分类器融合实现高可靠性伪标签的生成与选择,从而扩充标签训练数据集;第二阶段基于WideResNet骨干网络构建具有噪声伪标签容忍特性的鲁棒一致性学习网络,设计噪声伪标签平滑机制和噪声伪标签容忍的分段损失函数,实现高精度ATR。在运动和静止目标获取与识别(moving and stationary target acquisition and recognition,MSTAR)SAR数据集上开展实验。实验结果表明,所提方法在10类目标且每类目标仅有5个标签训练样本的情况下,能达到93.37%的平均识别准确率,显著提升了目标识别性能和泛化能力。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 半监督 深度学习 伪标签
在线阅读 下载PDF
基于深度学习的雷达自动目标识别架构研究 被引量:12
2
作者 李士国 张瑞国 +1 位作者 孙晶明 孙俊 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2019年第11期57-61,84,共6页
针对深度学习运用于雷达目标识别时存在的数据量欠缺和数据人工标注难等问题,提出将传统目标识别方法与人工智能技术结合,建立面向应用的新的目标识别架构,通过融合处理以及基于传统方法的机器自动标注,获得更优越的识别效果,大幅减少... 针对深度学习运用于雷达目标识别时存在的数据量欠缺和数据人工标注难等问题,提出将传统目标识别方法与人工智能技术结合,建立面向应用的新的目标识别架构,通过融合处理以及基于传统方法的机器自动标注,获得更优越的识别效果,大幅减少人工标注的工作量,确保系统在低数据量、低标注数据下仍可维持一定的识别效果。雷达实测数据证明了该识别框架的有效性。 展开更多
关键词 雷达 自动目标识别 深度学习 架构
在线阅读 下载PDF
雷达自动目标识别系统中目标检测模块的DSP实现 被引量:6
3
作者 王书宏 姜卫东 +1 位作者 邱兆坤 陈曾平 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期60-63,共4页
研究了基于数字信号处理器 (DSP)雷达目标检测系统的硬件结构和基于该平台的雷达目标检测方法在DSP上的实现。外场实验表明 ,该系统能与多种类型雷达对接 。
关键词 自动目标识别系统 目标检测模块 DSP 雷达 数字信号处理器
在线阅读 下载PDF
一种利用强度信息的雷达HRRP自动目标识别方法 被引量:5
4
作者 陈凤 杜兰 +2 位作者 刘宏伟 保铮 候庆禹 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期459-463,共5页
针对雷达高分辨距离像(HRRP)的幅度敏感性,现有HRRP雷达自动目标识别(RATR)方法一般简单地能量归一化.本文借鉴切空间距离的思想,提出一种利用HRRP回波强度信息提高识别精度的方法,实测数据仿真试验证明与传统方法相比,该方法可提高识... 针对雷达高分辨距离像(HRRP)的幅度敏感性,现有HRRP雷达自动目标识别(RATR)方法一般简单地能量归一化.本文借鉴切空间距离的思想,提出一种利用HRRP回波强度信息提高识别精度的方法,实测数据仿真试验证明与传统方法相比,该方法可提高识别率约5个百分点. 展开更多
关键词 高分辨距离像 强度敏感性 雷达自动目标识别
在线阅读 下载PDF
雷达高分辨距离像自动目标识别方法的改进 被引量:12
5
作者 陈凤 杜兰 +1 位作者 保铮 刘宏伟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期1450-1454,共5页
在雷达自动目标识别中,广泛利用基于散射点模型的高分辨距离像(HRRP),并取得较好的识别效果。由于散射点具有一些特点,且距离单元内的散射点的情况有时比较复杂,从而使高分辨距离像出现一些异常,导致识别发生误判。该文针对发生的问题,... 在雷达自动目标识别中,广泛利用基于散射点模型的高分辨距离像(HRRP),并取得较好的识别效果。由于散射点具有一些特点,且距离单元内的散射点的情况有时比较复杂,从而使高分辨距离像出现一些异常,导致识别发生误判。该文针对发生的问题,主要讨论了飞机类目标对偏航、俯仰、侧摆三维姿态角变化的敏感性、飞机类目标在正侧视附近的特点以及测试样本的“相干峰”现象,并提出了相应的改进措施。仿真数据的识别试验结果表明该文提出的改进措施可以有效地提高识别性能。 展开更多
关键词 高分辨距离像 雷达自动目标识别 最大相关系数模板匹配法 自适应高斯分类器
在线阅读 下载PDF
激光成像雷达自动目标识别技术综述 被引量:3
6
作者 陈晓清 马君国 +1 位作者 赵宏钟 付强 《现代防御技术》 北大核心 2009年第6期114-117,140,共5页
现代战争复杂战场环境对精确制导武器的性能提出了越来越高的要求,激光成像雷达逐渐成为一种很有发展潜力的新型制导方式。介绍了激光成像雷达自动目标识别技术的研究现状,分析了激光成像雷达自动目标识别存在的问题,对激光成像雷达自... 现代战争复杂战场环境对精确制导武器的性能提出了越来越高的要求,激光成像雷达逐渐成为一种很有发展潜力的新型制导方式。介绍了激光成像雷达自动目标识别技术的研究现状,分析了激光成像雷达自动目标识别存在的问题,对激光成像雷达自动目标识别的技术途径进行了详细的综述。 展开更多
关键词 激光成像雷达 自动目标识别 距离像 强度像
在线阅读 下载PDF
雷达自动目标识别中的HRRP特征提取研究 被引量:5
7
作者 张军英 白向辉 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期2047-2051,共5页
通过分别考虑基于HRRP一阶统计特性的MCC-TMM(模板匹配分类器)和基于HRRP一阶和二阶统计特性的AGC(自适应高斯分类器),提出了两种新的特征提取方法,使得针对不同的分类器采用不同的特征提取方法,从而更好地滤除HRRP上的高斯噪声和更好... 通过分别考虑基于HRRP一阶统计特性的MCC-TMM(模板匹配分类器)和基于HRRP一阶和二阶统计特性的AGC(自适应高斯分类器),提出了两种新的特征提取方法,使得针对不同的分类器采用不同的特征提取方法,从而更好地滤除HRRP上的高斯噪声和更好地保持不同目标HRRP具有不同的幅度分布即HRRP的可分性。基于外场ISAR和微波暗室两种实测数据的识别实验表明,提出的特征提取方法能够明显提高识别性能。 展开更多
关键词 雷达自动目标识别 高分辨距离像 特征提取 幂变换
在线阅读 下载PDF
雷达目标自动识别系统的拒识新算法 被引量:2
8
作者 刘传武 张智军 毕笃彦 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期1846-1850,共5页
提出了一种基于代价因子的Fisher判别函数拒识门限确定算法。该算法充分考虑了系统识别和误识的代价因子,引入Fisher判决理论,确定了拒识门限。设计了基于独立分量分析(independent component analy-sis,ICA)的雷达目标特征提取方法,将... 提出了一种基于代价因子的Fisher判别函数拒识门限确定算法。该算法充分考虑了系统识别和误识的代价因子,引入Fisher判决理论,确定了拒识门限。设计了基于独立分量分析(independent component analy-sis,ICA)的雷达目标特征提取方法,将雷达高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)在"基信号"域中分解,提取相应的基系数组成向量,作为目标特征向量。采用基于欧氏距离度量的K最近邻(K nearest neighbor,KNN)分类器作为识别系统的分类规则,并引入拒识门限设计了一种新的分类器。实验结果表明,基于以上算法的雷达目标识别系统在最小代价前提下具有较高的正确识别概率。 展开更多
关键词 雷达自动目标识别 独立分量分析 识别性能 置信度 拒识门限
在线阅读 下载PDF
成像激光雷达在自动目标识别中的应用 被引量:6
9
作者 马超杰 许鹏程 +1 位作者 吴丹 杨华 《航空兵器》 2008年第4期3-6,10,共5页
成像激光雷达在武器系统中广泛应用,显著提高了系统的自动目标识别性能。对当前战场自动目标识别技术工作原理及其不足进行具体的分析,介绍了成像激光雷达的工作原理、研究现状及技术优势,重点分析成像激光雷达在自动目标识别中的价值... 成像激光雷达在武器系统中广泛应用,显著提高了系统的自动目标识别性能。对当前战场自动目标识别技术工作原理及其不足进行具体的分析,介绍了成像激光雷达的工作原理、研究现状及技术优势,重点分析成像激光雷达在自动目标识别中的价值和应用前景。 展开更多
关键词 成像激光雷达 自动目标识别 3D图像处理
在线阅读 下载PDF
基于特征模板的高距离分辨率雷达像自动目标识别 被引量:3
10
作者 刘家学 高倩 吴仁彪 《信号处理》 CSCD 2003年第1期28-32,共5页
提出了一种结合功率变换的高距离分辨率雷达像预处理新方法。根据时域——频域能量等价性,利用奇异值分解形成一种频域特征模板。在用这种模板针对MSTAR中的3类雷达目标实测数据进行的识别实验中,获得了较高的正确识别率。
关键词 信号处理 合成孔径雷达 高距离分辨率雷达 成像 自动目标识别 功率变换 特征模板
在线阅读 下载PDF
针对SAR目标识别的k均值增量学习法
11
作者 胡超 郝明 汪文英 《现代雷达》 北大核心 2025年第4期46-51,共6页
深度神经网络技术在为合成孔径雷达(SAR)自动目标识别领域带来了较高的识别精度的同时,也在持续进行样本训练的过程中产生了灾难性遗忘问题。目前,学界使用增量学习的方法来缓解深度神经网络持续学习过程中的灾难性遗忘问题。增量学习... 深度神经网络技术在为合成孔径雷达(SAR)自动目标识别领域带来了较高的识别精度的同时,也在持续进行样本训练的过程中产生了灾难性遗忘问题。目前,学界使用增量学习的方法来缓解深度神经网络持续学习过程中的灾难性遗忘问题。增量学习的关键问题在于提取并保留用于区分新类和旧类的特征,该问题也成为增量学习性能提升的主要瓶颈。主流的增量学习方法一般通过筛选并保留一定数量的旧样本,来保留关键的旧类特征。为了进一步提升增量学习方法的性能,增强增量学习的实用性,文中提出了一种新的增量学习样本保留方法,该方法保留的旧样本具有更强的旧类特征代表性;利用了k均值方法选择代表性旧样本,再利用蒸馏损失训练新模型;通过在MSTAR数据集上的实验可知,该方法能够进一步提升神经网络对SAR图像的增量学习能力。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 SAR自动目标识别 深度神经网络 增量学习 灾难性遗忘
在线阅读 下载PDF
超宽带探地雷达自动目标识别研究 被引量:5
12
作者 李建勋 郑军庭 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期535-540,共6页
超宽带探地雷达由于回波信号信息丰富的特点,特征向量的选取成为了自动目标识别的关键。首先利用宽相关处理进行滤波和典型数据提取。提取纵向和横向典型数据用于目标形状识别;提取典型回波道数据进行功率谱分析用于目标材质识别,并利用... 超宽带探地雷达由于回波信号信息丰富的特点,特征向量的选取成为了自动目标识别的关键。首先利用宽相关处理进行滤波和典型数据提取。提取纵向和横向典型数据用于目标形状识别;提取典型回波道数据进行功率谱分析用于目标材质识别,并利用RBF网络从而实现目标的自动识别。实测数据处理表明:该方法可有效的完成管状物和球状物、铝和铁的识别。 展开更多
关键词 超宽带探地雷达 自动目标识别 功率谱
在线阅读 下载PDF
基于GCN和CNN联合的SAR图像自动目标识别 被引量:1
13
作者 秦基凯 刘峥 +1 位作者 谢荣 冉磊 《雷达科学与技术》 北大核心 2024年第6期587-595,共9页
基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)自动目标识别(Automatic Target Recognition, ATR)技术近些年来备受关注,已成为SAR图像解译领域的研究热点。然而,这类方法主要利... 基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)自动目标识别(Automatic Target Recognition, ATR)技术近些年来备受关注,已成为SAR图像解译领域的研究热点。然而,这类方法主要利用的是SAR图像的幅值信息,仅从局部区域中提取特征。鉴于SAR图像中的目标通常被视为散射中心的相干叠加,这些目标展现出复杂的结构和丰富的上下文信息。仅依靠CNN难以充分捕捉目标周围的全局信息,这可能会影响识别精度。因此,为了进一步提高识别性能,本研究引入图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN),提出一种结合GCN和CNN的SAR ATR方法。该方法首先利用传统CNN提取与SAR图像幅值相关的局部特征,接着通过构造图数据并应用GCN提取全局特征。此外,本研究还设计了多尺度GCN,通过融合不同尺度的特征来增强模型对图数据的学习能力。在模型训练阶段,采用标签平滑技术以缓解过拟合问题。通过端到端的训练策略,实现了GCN和CNN参数的联合优化,从而实现高精度的SAR图像目标识别。最终,通过在MSTAR和OpenSARship数据集上的实验表明,所提方法在识别性能上优于现有技术,并展现出卓越的泛化能力。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 图卷积网络 卷积神经网络 自动目标识别 多尺度GCN
在线阅读 下载PDF
一种低分辨雷达自动目标识别系统 被引量:6
14
作者 张汉华 王伟 李国顺 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2003年第12期11-13,共3页
低分辨雷达自动目标识别一直是雷达目标识别研究领域的难点。与高分辨雷达目标识别不同 ,低分辨雷达分类识别主要指对机群目标的大小、架次以及调制方式等进行粗略分类。给出了一个基于飞机目标回波波形对机群目标进行分类识别的低分辨... 低分辨雷达自动目标识别一直是雷达目标识别研究领域的难点。与高分辨雷达目标识别不同 ,低分辨雷达分类识别主要指对机群目标的大小、架次以及调制方式等进行粗略分类。给出了一个基于飞机目标回波波形对机群目标进行分类识别的低分辨雷达目标识别系统例子。 展开更多
关键词 低分辨雷达 自动目标识别 目标分类 回波波形
在线阅读 下载PDF
色高斯噪声条件下自动目标识别的雷达目标二维衰减参数化模型方法 被引量:2
15
作者 王军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第10期1433-1435,共3页
本文通过提取色高斯噪声条件下二维雷达目标具有频率依赖性的散射中心参数 ,作为自动目标识别的高分辨率目标特征矢量 .而且 ,所导出的提取算法性能不受高信噪比门限和雷达瑞利分辨率极限的约束 .并且 ,通过使用混合算法 ,给出了一种基... 本文通过提取色高斯噪声条件下二维雷达目标具有频率依赖性的散射中心参数 ,作为自动目标识别的高分辨率目标特征矢量 .而且 ,所导出的提取算法性能不受高信噪比门限和雷达瑞利分辨率极限的约束 .并且 ,通过使用混合算法 ,给出了一种基于该复杂模型的八步自动目标识别系统 .最后 。 展开更多
关键词 逆散射 雷达目标建模 自动目标识别 色高斯噪声
在线阅读 下载PDF
幅度谱差分子空间雷达自动目标识别 被引量:2
16
作者 刘敬 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2012年第8期38-41,45,共5页
雷达高分辨距离像是目标的重要结构特征,其维数通常很高,造成数据可分性表达差,识别过程计算复杂度高,识别率低。为降低距离像的维数,提出一种新的距离像特征提取方法,即采用直接线性判别分析(dLDA)在距离像幅度谱差分空间进行特征提取,... 雷达高分辨距离像是目标的重要结构特征,其维数通常很高,造成数据可分性表达差,识别过程计算复杂度高,识别率低。为降低距离像的维数,提出一种新的距离像特征提取方法,即采用直接线性判别分析(dLDA)在距离像幅度谱差分空间进行特征提取,得dLDA幅度谱差分子空间。目标识别即在所得dLDA幅度谱差分子空间中进行。采用外场实测数据,分别训练了最小距离分类器和one-against-all支撑向量机分类器,2种分类器的识别结果均表明,该方法可显著地降低数据维数并提高识别率。 展开更多
关键词 雷达自动目标识别 幅度谱差分子空间 直接线性判别分析 特征提取 高分辨距离像
在线阅读 下载PDF
基于自适应阈值卷积网络的抗干扰雷达目标识别
17
作者 王佳豪 陈澍元 +1 位作者 赵书敏 蒋忠进 《雷达科学与技术》 北大核心 2024年第5期487-494,共8页
本文提出了一种自适应阈值卷积网络(ATCN),基于HRRP数据进行抗干扰雷达目标识别。ATCN中的核心模块是自适应阈值卷积单元(ATCU),该模块能准确高效地完成对HRRP数据的特征提取。在ATCU中,采用自适应阈值函数充当激活函数,自动调整阈值以... 本文提出了一种自适应阈值卷积网络(ATCN),基于HRRP数据进行抗干扰雷达目标识别。ATCN中的核心模块是自适应阈值卷积单元(ATCU),该模块能准确高效地完成对HRRP数据的特征提取。在ATCU中,采用自适应阈值函数充当激活函数,自动调整阈值以面对不同信干比的数据;利用多个不同尺度的卷积核来捕获HRRP数据中的区域差异特征;引入通道注意力机制和残差连接优化网络结构。本文进行了大量的抗干扰目标识别实验,实验结果表明,相比于所选择的3种对比网络,本文的ATCN网络能在不同干扰类型和不同信干比下提供更优的平均识别率和更好的指标稳定性,且具有更少的网络模型参数量和浮点运算次数,具备轻量化和高效的特点。 展开更多
关键词 雷达自动目标识别 高分辨距离像 压制性干扰 自适应阈值卷积单元
在线阅读 下载PDF
结合Fisher信息矩阵的方位角自适应SAR目标识别
18
作者 陈虹廷 武凡 +1 位作者 杜川 龙伟军 《雷达科学与技术》 北大核心 2025年第2期167-175,共9页
自动目标识别(ATR)作为合成孔径雷达(SAR)图像解译的重要手段而备受关注。由于不同方位角域下的SAR目标散射特性分布差异大,导致SAR目标图像特征对方位角高度敏感,且雷达难以在单次观测中捕获目标所有方位角域下的数据,基于历史数据训练... 自动目标识别(ATR)作为合成孔径雷达(SAR)图像解译的重要手段而备受关注。由于不同方位角域下的SAR目标散射特性分布差异大,导致SAR目标图像特征对方位角高度敏感,且雷达难以在单次观测中捕获目标所有方位角域下的数据,基于历史数据训练的SAR‐ATR模型在新观测方位角域数据上识别性能下降。当新观测数据以流的形式到达时,若仅依赖新观测数据对现有模型进行再训练,容易引发“灾难性遗忘”问题。因此,本文通过引入Fisher信息矩阵调节的正则项来保护对识别任务贡献大的模型参数,并利用核心集减小推理误差,构建一种方位角自适应SAR目标识别连续学习模型。实验结果表明,方位角自适应SAR‐ATR模型能够在线学习不同方位角下SAR目标数据,不断适应其特征变化,有效提高了其对未观测方位角域数据的泛化性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 方位角域 连续学习 Fisher信息矩阵
在线阅读 下载PDF
卷积神经网络在雷达自动目标识别中的研究进展 被引量:53
19
作者 贺丰收 何友 +1 位作者 刘准钆 徐从安 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期119-131,共13页
自动目标识别(ATR)是雷达信息处理领域的重要研究方向。由于卷积神经网络(CNN)无需进行特征工程,图像分类性能优越,因此在雷达自动目标识别领域研究中受到越来越多的关注。该文综合论述了CNN在雷达图像处理中的应用进展。首先介绍了雷... 自动目标识别(ATR)是雷达信息处理领域的重要研究方向。由于卷积神经网络(CNN)无需进行特征工程,图像分类性能优越,因此在雷达自动目标识别领域研究中受到越来越多的关注。该文综合论述了CNN在雷达图像处理中的应用进展。首先介绍了雷达自动目标识别相关知识,包括雷达图像的特性,并指出了传统的雷达自动目标识别方法局限性。给出了CNN卷积神经网络原理、组成和在计算机视觉领域的发展历程。然后着重介绍了CNN在雷达自动目标识别中的研究现状,其中详细介绍了合成孔径雷达(SAR)图像目标的检测与识别方法。接下来对雷达自动目标识别面临的挑战进行了深入分析。最后对CNN新理论、新模型,以及雷达新成像技术和未来复杂环境下的应用进行了展望。 展开更多
关键词 自动目标识别 目标检测 合成孔径雷达 卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
地面雷达动目标自动识别分类研究 被引量:2
20
作者 贾涛 张禹田 《电讯技术》 北大核心 1998年第2期35-40,52,共7页
本文介绍了地面雷达动目标自动识别分类研究成果。该成果在大量试验的基础上,运用回波多普勒信号的频谱特征,实现了动目标的自动识别与分类,其准确率达到85%以上。
关键词 雷达 目标 自动识别 目标识别雷达
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 8 下一页 到第
使用帮助 返回顶部