采用多任务稀疏学习的雷达HRRP小样本目标识别

• 作者: 刘宏伟 徐丹蕾 杜兰 王鹏辉
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达目标识别 高分辨距离像 稀疏贝叶斯 多任务学习
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 23-28
• 页数: 6页
• 分类号: TN959.1+7
• 字数: 5304字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2016.02.005

摘要

为实现用较少的训练样本对高分辨距离像进行识别,文中提出一种采用多任务稀疏学习的统计建模方法.该方法将各帧训练样本的统计建模视为单一的任务,由于各帧训练样本间不是完全独立而是相互关联的,因此,设定所有帧的训练样本采用同一个字典以实现帧间信息的共享.由于目标的不同以及同一目标的方位敏感性,通常很难确定各训练帧的相关性,而不相关任务间的联合学习将会降低识别性能.因此,采用Bernoulli-Beta先验根据给定训练数据自动学出每一帧需要的原子,而通过不同帧间共享的原子个数就可以判断它们的相关性,从而实现自适应的多任务学习.基于实测高分辨距离像数据的识别实验,证明了文中方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏伟	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	231	3070	26.0	37.0
2	杜兰	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	46	794	18.0	27.0
3	徐丹蕾	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	9	44	3.0	6.0
4	王鹏辉	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	18	123	7.0	11.0