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基于稳健变分自编码模型的雷达高分辨距离像目标识别算法
被引量：
10
1
作者
翟颖
陈渤
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1149-1155,共7页
对于雷达高分辨距离像的识别问题,传统深层网络通常忽略了HRRP自身的目标特性,不利于学习有效的分类特征,导致其识别性能受到限制.针对这一问题,本文提出了一种基于稳健变分自编码模型的目标识别算法.该算法结合HRRP数据特性,利用平均...
对于雷达高分辨距离像的识别问题,传统深层网络通常忽略了HRRP自身的目标特性,不利于学习有效的分类特征,导致其识别性能受到限制.针对这一问题,本文提出了一种基于稳健变分自编码模型的目标识别算法.该算法结合HRRP数据特性,利用平均像在散射点不发生越距离单元走动的方位帧内具有稳健物理特性的性质,基于变分自编码器构建了稳健变分自编码模型.该模型不仅能够获取稳健有效的识别特征,而且在一定程度上保存了数据的帧内结构信息,较大地提高了目标的平均识别率.基于实测HRRP数据验证了所提算法的有效性.
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关键词
雷达自动目标识别
高
分
辨距离像
特征提取
稳健变分自编码模型
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题名
基于稳健变分自编码模型的雷达高分辨距离像目标识别算法
被引量：
10
1
作者
翟颖
陈渤
机构
西安导航技术研究所
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1149-1155,共7页
文摘
对于雷达高分辨距离像的识别问题,传统深层网络通常忽略了HRRP自身的目标特性,不利于学习有效的分类特征,导致其识别性能受到限制.针对这一问题,本文提出了一种基于稳健变分自编码模型的目标识别算法.该算法结合HRRP数据特性,利用平均像在散射点不发生越距离单元走动的方位帧内具有稳健物理特性的性质,基于变分自编码器构建了稳健变分自编码模型.该模型不仅能够获取稳健有效的识别特征,而且在一定程度上保存了数据的帧内结构信息,较大地提高了目标的平均识别率.基于实测HRRP数据验证了所提算法的有效性.
关键词
雷达自动目标识别
高
分
辨距离像
特征提取
稳健变分自编码模型
Keywords
radar automatic target recognition(RATR)
high-resolution range profile(HRRP)
feature extraction
robust variational auto-encoder(RVAE)
分类号
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
基于稳健变分自编码模型的雷达高分辨距离像目标识别算法
翟颖
陈渤
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
10
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