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基于时间序列森林的雷达高分辨距离像目标识别
1
作者
程巍轶
张红敏
黄燕
《指挥控制与仿真》
2024年第3期137-143,共7页
为了提高雷达目标识别准确率与不完备角域数据下的识别性能,提出一种基于时间序列森林的高分辨距离像(HRRP)目标识别算法。详细介绍了时间序列森林算法的基本原理和用于HRRP目标识别的基本步骤。对实测HRRP数据的实验结果表明,相比于K-...
为了提高雷达目标识别准确率与不完备角域数据下的识别性能,提出一种基于时间序列森林的高分辨距离像(HRRP)目标识别算法。详细介绍了时间序列森林算法的基本原理和用于HRRP目标识别的基本步骤。对实测HRRP数据的实验结果表明,相比于K-最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)等经典的目标识别算法,本文算法具有较优的识别性能与更好的角域推广能力。在只训练1/2和1/3角域数据的条件下,对全角域数据识别率均值优于85%,较上述方法平均提升5.2%。
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关键词
雷达自动目标识别
高分辨距离像
时间序列森林
不完备角域
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题名
基于时间序列森林的雷达高分辨距离像目标识别
1
作者
程巍轶
张红敏
黄燕
机构
信息工程大学
中国人民解放军
中国人民解放军
出处
《指挥控制与仿真》
2024年第3期137-143,共7页
文摘
为了提高雷达目标识别准确率与不完备角域数据下的识别性能,提出一种基于时间序列森林的高分辨距离像(HRRP)目标识别算法。详细介绍了时间序列森林算法的基本原理和用于HRRP目标识别的基本步骤。对实测HRRP数据的实验结果表明,相比于K-最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)等经典的目标识别算法,本文算法具有较优的识别性能与更好的角域推广能力。在只训练1/2和1/3角域数据的条件下,对全角域数据识别率均值优于85%,较上述方法平均提升5.2%。
关键词
雷达自动目标识别
高分辨距离像
时间序列森林
不完备角域
Keywords
RATR
HRRP
TSF
incomplete angular domain
分类号
E911 [军事]
TN95 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于时间序列森林的雷达高分辨距离像目标识别
程巍轶
张红敏
黄燕
《指挥控制与仿真》
2024
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