雷达一维高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)信号能够反映目标的结构信息,且具有易于获取的优势,因此利用雷达HRRP回波信号对目标进行分类识别获得了广泛的关注。传统的分类识别方法大多基于提取人工设计的特征然后利用...雷达一维高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)信号能够反映目标的结构信息,且具有易于获取的优势,因此利用雷达HRRP回波信号对目标进行分类识别获得了广泛的关注。传统的分类识别方法大多基于提取人工设计的特征然后利用分类器进行分类。然而人工设计提取的特征依赖于专家的先验知识,且人工设计的特征在识别性能上已经趋于平稳。本文将神经网络引入HRRP分类识别中,提出一种基于一维卷积神经网络的HRRP雷达目标分类识别方法。所提方法根据HRRP数据的形式,采取一维的神经网络算子构成一维卷积神经网络。且在网络主体采用一种纺锤形状的残差结构,该结构能够在提取深层抽象特征的同时有效减轻梯度消失和梯度爆炸问题。所提方法在多个数据集上相比于传统对比方法取得了更好的分类识别性能。展开更多
文摘雷达一维高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)信号能够反映目标的结构信息,且具有易于获取的优势,因此利用雷达HRRP回波信号对目标进行分类识别获得了广泛的关注。传统的分类识别方法大多基于提取人工设计的特征然后利用分类器进行分类。然而人工设计提取的特征依赖于专家的先验知识,且人工设计的特征在识别性能上已经趋于平稳。本文将神经网络引入HRRP分类识别中,提出一种基于一维卷积神经网络的HRRP雷达目标分类识别方法。所提方法根据HRRP数据的形式,采取一维的神经网络算子构成一维卷积神经网络。且在网络主体采用一种纺锤形状的残差结构,该结构能够在提取深层抽象特征的同时有效减轻梯度消失和梯度爆炸问题。所提方法在多个数据集上相比于传统对比方法取得了更好的分类识别性能。
