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题名基于EMD⁃MDGAN的HRRP增扩方法
被引量：1
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作者
王紫娇
王晓丹
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机构
空军工程大学防空反导学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期259-265,共7页
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基金
国家自然科学基金(61876189)。
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文摘
高分辨率距离像(HRRP)是弹道目标识别的主要特征,由于其为非合作目标因此观测频率极低,导致带标签样本量严重不足,而混合密度生成对抗网络(MDGAN)作为生成HRRP的有效方法,存在模式崩溃、网络不易收敛等问题。提出一种基于误差匹配分布(EMD)改进MDGAN的弹道目标HRRP增扩方法EMD-MDGAN。将生成器、残差网络和注意力机制相结合,通过残差结构解决梯度消失的问题,利用注意力机制提高生成器中自编码器的特征提取能力,并把误差匹配思想引入损失函数设计中,以增强模型的稳定性,使网络更易收敛。实验结果表明,该模型在有效解决模式崩溃问题的基础上,可缩小生成样本与真实样本分布间差异,生成具有一定真实性、可靠性、多样性的数据,实现HRRP数据增扩。
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关键词
混合密度生成对抗网络
残差网络
注意力机制
误差匹配分布
高分辨率距离像
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Keywords
Mixture Density Generative Adversarial Network(MDGAN)
residual network
attention mechanism
error matching distribution
High-Resolusion Response Profile(HRRP)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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