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题名基于循环双谱与改进VGGNet的常规雷达目标分类
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作者
李秋生
熊芳茂
朱化娟
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机构
赣南师范大学物理与电子信息学院
赣南师范大学智能控制工程技术研究中心
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出处
《航空兵器》
北大核心
2025年第4期95-102,共8页
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基金
江西省自然科学基金项目(20242BAB25052)。
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文摘
针对传统雷达目标识别方法在低分辨率和强噪声背景下识别性能受限的问题,本文提出了一种融合循环谱切片与深度学习技术的创新性解决方案。首先,采用时域平滑法计算雷达信号的循环谱,并通过对目标循环谱切片的理论分析获取其区分性特征。然后,将切片谱图输入改进型深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)进行数据增强处理,以扩充样本规模并提升模型的泛化能力。在此基础上,利用改进的视觉几何组网络(Visual Geometry Group Network,VGGNet)自动提取表征目标循环平稳性的特征量值。实验结果表明,循环谱能有效表征目标信号的本质属性,并展现对噪声和杂波的强效抑制能力。在有限样本和低信噪比条件下,所提方法的分类准确率显著提升,向站飞行姿态目标分类准确率分别达到98.46%(f=f_(c))与98.40%(f=0),背站飞行姿态目标分类准确率分别为98.30%(f=f_(c))与98.13%(f=0),相较于传统方法和原始VGGNet网络,准确率分别提升了2.06%~2.40%和1.89%~2.34%。
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关键词
电子战
雷达目标
目标识别
循环谱
深度卷积生成对抗网络
视觉几何组网络
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Keywords
electronic warfare
radar target
target recognition
cyclic spectrum
deep convolutional generative adversarial networks(DCGAN)
visual geometry group network(VGGNet)
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分类号
TJ760
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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题名差分拉曼结合VGG16和DCGAN检验食品包装
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作者
周君霞
李春宇
姜红
赵雪珺
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机构
中国人民公安大学侦查学院
北京汇正卓越科技有限公司司法鉴定中心
上海市现场物证重点实验室
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出处
《红外与激光工程》
北大核心
2025年第5期92-103,共12页
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基金
上海市现场物证重点实验室开放课题基金项目(2024XCWZK02)
中国人民公安大学刑事科学技术双一流创新研究专项(2023SYL06)。
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文摘
提出基于具有16层的视觉几何组网络(VGG16)和聚类分析的差分拉曼食品包装检验方法。为了给分类模型提供充足的训练数据,对深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的训练策略、生成谱图的质量对VGG16特征提取的影响进行探究。对食品包装的差分拉曼数据采用Python作成71张谱图后,使用VGG16提取谱图特征,用主成分分析(PCA)对特征降维,使用降维后的特征进行聚类分析。对不同的训练集、不同迭代次数训练出来的DCGAN生成的谱图质量进行比较,并使用VGG16-PCA得到谱图二维特征并可视化。VGG16-PCA-K均值聚类算法和VGG16-PCA-高斯混合模型的聚类准确率分别达到91.5%和88.7%。用同一个类别的谱图作训练集训练的DCGAN,和用全部类别的谱图作训练集训练的DCGAN相比,可以生成谱线更连续、清晰度更高、形状与真实谱图更相似的谱图。将5张生成谱图和25张生成谱图分别与71张真实谱图一起进行VGG16-PCA分析,生成谱图数量占比越大,聚类结果中真实谱图分布变化越大、生成谱图与同类谱图距离越远。将同一个DCGAN模型生成的5张谱图和71张真实谱图一起进行VGG16-PCA分析,针对不同迭代次数的DCGAN的对比研究表明,DCGAN迭代次数越多,生成的谱图越拟真,在可视化图中与同一类别真实谱图距离越近。使用VGG16提取特征可以在免去人工筛选和统计特征峰的工作的同时让聚类结果准确率较高;DCGAN可以生成较为拟真的差分拉曼谱图,生成谱图越拟真则VGG16提取特征越准确。
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关键词
差分拉曼
食品包装
视觉几何组网络
聚类分析
深度卷积生成对抗网络
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Keywords
differential Raman spectroscopy
food packaging
Visual Geometry Group Network(VGGN)
clustering analysis
Deep Convolutional Generative Adversarial Network(DCGAN)
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分类号
O433.4
[机械工程—光学工程]
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