基于注意循环神经网络模型的雷达高分辨率距离像目标识别

• 作者: 刘宏伟 徐彬 金林 陈渤
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达目标识别 高分辨距离像 循环神经网络 注意模型
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2988-2995
• 页数: 8页
• 分类号: TN957.51
• 字数: 7009字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT161034

摘要

针对雷达高分辨率距离像(HRRP)数据的识别问题，该文利用 HRRP 生成的时序特性，提出一种基于循环神经网络的注意模型。该模型利用具有记忆功能的循环神经网络对时域数据进行编码，并根据HRRP中不同距离单元所映射的隐层对目标识别的重要性，自适应地赋予隐层不同的权值系数，并根据隐层特征编码特征进行HRRP目标识别。该模型利用了隐藏在HRRP数据内部的目标结构信息，提高了特征的区分度。实测数据的实验结果表明，该方法可以有效地进行识别，在样本存在一定余度数据和样本偏移的情况下，都能准确地找出目标支撑区域。

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
5	陈渤	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	16	204	9.0	14.0
9	徐彬	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	8	95	6.0	8.0
13	金林	西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心	1	23	1.0	1.0