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一种HRRP重构识别方法:带标签约束的SDAE-CNN
1
作者
尹建国
盛文
+1 位作者
赵蒙
江河
《现代防御技术》
北大核心
2025年第3期32-41,共10页
雷达空中目标高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)常被用于开展目标识别,在实际运行过程中,数据样本不完备和噪声干扰往往会给雷达目标识别带来挑战。为克服这一挑战,将堆栈去噪自编码器(stacked denoising auto-encoder...
雷达空中目标高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)常被用于开展目标识别,在实际运行过程中,数据样本不完备和噪声干扰往往会给雷达目标识别带来挑战。为克服这一挑战,将堆栈去噪自编码器(stacked denoising auto-encoders, SDAE)和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结合起来用于HRRP的去噪重构与识别,并添加标签约束以加速模型收敛。SDAE可以对HRRP数据进行去噪重构,增强数据质量,扩充目标数据集,并引入标签约束,强化隐特征与所属类别相关联的能力,加速模型收敛,CNN用于对HRRP进行分类。实验结果表明,所提方法在小样本、强噪声场景下的目标识别中展现了较优的识别性能和识别精度,能够在一定程度克服样本少、噪声高对HRRP识别的不良影响。
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关键词
高分辨距离像
目标识别
数据不完备
噪声干扰
堆栈去噪自编码器
卷积神经网络
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题名
一种HRRP重构识别方法:带标签约束的SDAE-CNN
1
作者
尹建国
盛文
赵蒙
江河
机构
空军预警学院
中国人民解放军
中国人民解放军
出处
《现代防御技术》
北大核心
2025年第3期32-41,共10页
文摘
雷达空中目标高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)常被用于开展目标识别,在实际运行过程中,数据样本不完备和噪声干扰往往会给雷达目标识别带来挑战。为克服这一挑战,将堆栈去噪自编码器(stacked denoising auto-encoders, SDAE)和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结合起来用于HRRP的去噪重构与识别,并添加标签约束以加速模型收敛。SDAE可以对HRRP数据进行去噪重构,增强数据质量,扩充目标数据集,并引入标签约束,强化隐特征与所属类别相关联的能力,加速模型收敛,CNN用于对HRRP进行分类。实验结果表明,所提方法在小样本、强噪声场景下的目标识别中展现了较优的识别性能和识别精度,能够在一定程度克服样本少、噪声高对HRRP识别的不良影响。
关键词
高分辨距离像
目标识别
数据不完备
噪声干扰
堆栈去噪自编码器
卷积神经网络
Keywords
high reslution range profile(HRRP)
target recognition
incomplete data
noise interference
stacked
denosing
auto-encoders
(
sdae
)
convolution neural network(CNN)
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
TJ7 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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作者
出处
发文年
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1
一种HRRP重构识别方法:带标签约束的SDAE-CNN
尹建国
盛文
赵蒙
江河
《现代防御技术》
北大核心
2025
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