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基于两阶段注意力层Transformer的弹道目标多站融合识别
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作者 翟相龙 王旋 +1 位作者 王雁冰 王峰 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2024年第7期37-44,共8页
多站弹道目标融合识别旨在利用多个雷达站点信息的互补性提升弹道目标识别性能,而传统多站下弹道目标识别方法未直接考虑多站数据间的关联特性,难以取得准确、稳健的识别性能。针对多站下基于雷达散射截面积(RCS)高速飞行目标的识别问题... 多站弹道目标融合识别旨在利用多个雷达站点信息的互补性提升弹道目标识别性能,而传统多站下弹道目标识别方法未直接考虑多站数据间的关联特性,难以取得准确、稳健的识别性能。针对多站下基于雷达散射截面积(RCS)高速飞行目标的识别问题,提出了一种基于两阶段注意力的弹道目标多站融合识别方法。首先,在现有的Transformer模型上添加维度分段模块将多站雷达数据嵌入于二维向量中,保留站内数据时序及站间关联信息;然后,添加了两阶段注意力层,有效地捕获站内时序信息及跨站维度的依赖关系;最后,基于仿真动态RCS数据模拟多站场景开展了融合识别实验。实验结果表明该方法能够有效提升多站条件下的弹道目标识别性能。 展开更多
关键词 雷达散射截面 多站融合弹道目标识别 Transformer模型 两阶段注意力
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基于AF-BiTCN的弹道中段目标HRRP识别
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作者 王晓丹 王鹏 +2 位作者 宋亚飞 向前 李京泰 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期349-359,共11页
针对弹道中段目标高分辨距离像(HRRP)的时序特征提取和识别问题,为充分利用弹道中段目标HRRP的双向时序信息,进一步提高识别性能,提出一种基于加性融合双向时间卷积神经网络(AF-BiTCN)的识别方法。对HRRP数据采用双向时序滑窗法处理为... 针对弹道中段目标高分辨距离像(HRRP)的时序特征提取和识别问题,为充分利用弹道中段目标HRRP的双向时序信息,进一步提高识别性能,提出一种基于加性融合双向时间卷积神经网络(AF-BiTCN)的识别方法。对HRRP数据采用双向时序滑窗法处理为双向序列;构建BiTCN逐层提取HRRP的双向深层时序特征,并将双向时序特征采用加性策略融合;利用更加稳健的融合特征实现对弹道中段目标的识别,并使用Adam算法优化AF-BiTCN的收敛速度和稳定性。实验结果表明:所提的基于AF-BiTCN的弹道中段目标HRRP识别方法较堆叠选择长短期记忆网络(SLSTM)、堆叠门控循环单元(SGRU)等6种时序方法具有更高的准确率和更快的识别速度,在测试集上达到了96.60%的准确率,并且在噪声数据集上表现出更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 双向时间卷积神经网络 弹道目标识别 特征融合 高分辨距离像 滑窗算法
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基于优化概率神经网络和红外多光谱融合的大气层外空间弹道目标识别 被引量:12
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作者 张国亮 杨春玲 王暕来 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期896-903,共8页
针对大气层外空间弹道目标难识别的问题,该文利用红外多光谱数据融合的思想,提出一种基于粒子群优化概率神经网络(PNN)的大气层外空间弹道目标识别方法。该方法首先通过一种新的多色测温方法提取出弹道目标的温度变化率和有效辐射面积... 针对大气层外空间弹道目标难识别的问题,该文利用红外多光谱数据融合的思想,提出一种基于粒子群优化概率神经网络(PNN)的大气层外空间弹道目标识别方法。该方法首先通过一种新的多色测温方法提取出弹道目标的温度变化率和有效辐射面积两类动态特征,然后利用高斯粒子群优化(GPSO)方法对PNN的平滑因子进行优化,最后利用优化的PNN完成4类典型空间目标的识别。该方法融合了多光谱信息并提取出了多个动态特征,具有较强的鲁棒性。另外,该方法充分利用了概率神经网络的较高的稳定性和样本容错能力。仿真实验给出了4类典型空间弹道目标的多光谱红外辐射强度序列数据,并进行了目标识别研究。仿真测试结果表明,提出的优化PNN网络对多个弹道目标具有良好的识别能力。 展开更多
关键词 目标识别 弹道目标 多光谱红外数据融合 粒子群优化 概率神经网络
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基于MIMO-FNN模型的弹道导弹目标时空序贯融合识别方法
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作者 李昌玺 周焰 +2 位作者 林菡 李灵芝 郭戈 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期1138-1144,共7页
针对传统弹道导弹(BM)目标时空序贯融合识别算法识别效率低、抗噪性能差的缺点,提出了一种基于多输入多输出模糊神经网络(MIMO-FNN)模型的BM目标时空序贯融合识别方法.该方法首先根据多层融合的思想,结合神经网络和模糊理论,提出了多传... 针对传统弹道导弹(BM)目标时空序贯融合识别算法识别效率低、抗噪性能差的缺点,提出了一种基于多输入多输出模糊神经网络(MIMO-FNN)模型的BM目标时空序贯融合识别方法.该方法首先根据多层融合的思想,结合神经网络和模糊理论,提出了多传感器多特征MIMO-FNN模型;其次,在此基础上,将当前时刻的融合结果与下一时刻的融合结果再融合,得到此时刻时空序贯融合识别结果,并将其与识别门限比较,直到满足识别门限要求,时空序贯融合识别结束,并做出决策;最后通过实验验证了所提模型的有效性和良好的抗噪性. 展开更多
关键词 多输入多输出 模糊神经网络 弹道导弹 时空序贯融合 目标识别
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基于角度引导Transformer融合网络的多站协同目标识别方法 被引量:7
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作者 郭帅 陈婷 +4 位作者 王鹏辉 丁军 严俊坤 王英华 刘宏伟 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期516-528,共13页
多站协同雷达目标识别旨在利用多站信息的互补性提升识别性能。传统多站协同目标识别方法未直接考虑站间数据差异问题,且通常采用相对简单的融合策略,难以取得准确、稳健的识别性能。该文针对多站协同雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问... 多站协同雷达目标识别旨在利用多站信息的互补性提升识别性能。传统多站协同目标识别方法未直接考虑站间数据差异问题,且通常采用相对简单的融合策略,难以取得准确、稳健的识别性能。该文针对多站协同雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题,提出了一种基于角度引导的Transformer融合网络。该网络以Transformer作为特征提取主体结构,提取单站HRRP的局部和全局特征。并在此基础上设计了3个新的辅助模块促进多站特征融合学习,角度引导模块、前级特征交互模块以及深层注意力特征融合模块。首先,角度引导模块使用目标方位角度对站间数据差异进行建模,强化了所提特征与多站视角的对应关系,提升了特征稳健性与一致性。其次,前级特征交互模块和深层注意力特征融合模块相结合的融合策略,实现了对各站特征的多阶段层次化融合。最后,基于实测数据模拟多站场景进行协同识别实验,结果表明所提方法能够有效地提升多站协同时的目标识别性能。 展开更多
关键词 多站协同雷达目标识别 高分辨距离像(HRRP) 角度引导 注意力特征融合 Transformer融合网络
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MIMO-FNN模型的弹道导弹目标识别方法
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作者 林菡 李昌玺 陈丽娟 《现代防御技术》 2018年第6期36-43,共8页
针对弹道导弹目标融合识别特点,分析了弹道导弹单传感器多特征多输入多输出模糊神经网络(multiple input multiple output fuzzy neural network,MIMO-FNN)模型、弹道导弹多传感器单特征MIMO-FNN模型,在此基础上,结合弹道导弹目标融合... 针对弹道导弹目标融合识别特点,分析了弹道导弹单传感器多特征多输入多输出模糊神经网络(multiple input multiple output fuzzy neural network,MIMO-FNN)模型、弹道导弹多传感器单特征MIMO-FNN模型,在此基础上,结合弹道导弹目标融合识别的实际流程,提出了弹道导弹目标识别多传感器多特征MIMO-FNN模型。该模型以每个单传感器多特征MIMO-FNN模型的输出为输入,并通过专家知识求取每个传感器的融合权值,采用sum-product模糊推理和加权求和法解模糊,得到模型的融合识别结果,并通过仿真实验验证了所提模型的有效性,最后从多传感器多特征优化和传感器权重2个方面对所提模型进行了可行性分析。 展开更多
关键词 模糊神经网络 弹道导弹 目标识别 多输入多输出 多传感器 融合
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利用低数据率HRRP序列进行弹道中段目标识别 被引量:2
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作者 袁雪 韦楠楠 张兴敢 《雷达科学与技术》 北大核心 2023年第5期559-567,共9页
雷达目标识别是弹道防御阶段的关键环节,为节约雷达时间资源和降低对计算机处理能力的要求,需研究低数据率雷达回波信号的弹道中段目标识别方法,本文以低数据率目标高分辨一维距离像序列(High Resolution Range Profile,HRRP)为研究对象... 雷达目标识别是弹道防御阶段的关键环节,为节约雷达时间资源和降低对计算机处理能力的要求,需研究低数据率雷达回波信号的弹道中段目标识别方法,本文以低数据率目标高分辨一维距离像序列(High Resolution Range Profile,HRRP)为研究对象,提出了基于图像投影法的进动频率特征提取算法和基于特征级融合的弹道中段目标识别方法,解决了由于HRRP回波序列数据率过低而导致的时频曲线周期模糊和单一特征造成目标识别准确率浮动大的问题。本文通过仿真弹道导弹中段飞行场景中弹头、重诱饵、轻诱饵、碎片目标的特性数据,同时考虑目标尺寸、形状和微运动模型等差异,结合仿真数据对本文所提算法进行验证。实验结果表明在低数据率(10~100 Hz)下,HRRP序列利用本文算法提取的进动频率特征结果误差值小于0.05 Hz,具有较高准确性和稳定性,通过特征融合方法联合进动频率和目标结构特征将弹道中段目标的识别准确率提升到了96%以上且趋于稳定。 展开更多
关键词 弹道中段目标识别 低数据率一维距离像序列 进动特征提取 特征级融合
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基于红外多特征的弹道中段目标识别研究 被引量:3
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作者 戴桦宇 周玉明 +1 位作者 黄山 尹小兵 《指挥与控制学报》 2019年第4期302-307,共6页
基于红外多特征的目标识别技术是弹道导弹防御系统中的关键技术之一.由于在复杂场景下,单一辐射特征及其变换或者单一的温度特征及其变换都很难对所有目标进行正确的目标识别,因此需要更多特征进行目标融合识别,以此来提高识别准确性.... 基于红外多特征的目标识别技术是弹道导弹防御系统中的关键技术之一.由于在复杂场景下,单一辐射特征及其变换或者单一的温度特征及其变换都很难对所有目标进行正确的目标识别,因此需要更多特征进行目标融合识别,以此来提高识别准确性.设定典型场景,采用Adaboost算法通过红外辐射强度特征与温度特征分别对目标进行粗识别,之后在粗识别结果的基础上,调整分类器权值对目标进行精细识别,取得了较为理想的识别效果,证实了该方法的可行性与有效性. 展开更多
关键词 目标识别 辐射强度 特征融合 弹道导弹
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弹道导弹预警信息处理系统研究 被引量:6
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作者 李旭东 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2011年第5期17-20,共4页
随着新军事技术的飞速发展,弹道导弹已经成为世界各军事强国进行现代局部战争首先或重点使用的进攻性武器。单个传感器只能提供导弹飞行某一阶段的信息,不能满足上升段、中段或末段指挥和拦截的要求。文中从弹道导弹防御的全程预警出发... 随着新军事技术的飞速发展,弹道导弹已经成为世界各军事强国进行现代局部战争首先或重点使用的进攻性武器。单个传感器只能提供导弹飞行某一阶段的信息,不能满足上升段、中段或末段指挥和拦截的要求。文中从弹道导弹防御的全程预警出发,探讨了预警信息处理系统在整个防御过程中的功能和信息流程和需要解决的关键技术,并指出了预警信息处理系统在弹道导弹防御中的重要作用。 展开更多
关键词 弹道导弹防御 预警信息处理系统 数据融合 目标识别
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