基于栈式降噪稀疏自动编码器的雷达目标识别方法

• 作者: 刘永祥 赵飞翔 霍凯
• 来源期刊: 雷达学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 深度学习 栈式降噪稀疏自动编码器
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 149-156
• 页数: 8页
• 分类号: TN957.51
• 字数: 4239字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12000/JR16151

摘要

雷达目标识别中特征提取是关键步骤,所提取特征的好坏决定着识别效果的优劣,但传统特征提取方法很难发掘目标数据深层次本质特征.深度学习理论中的自动编码器模型能够用数据去学习特征,获得数据不同层次的特征表达.同时为消除噪声影响,该文提出一种基于栈式降噪稀疏自动编码器的雷达目标识别方法,通过设置不同隐藏层数和迭代次数,从雷达数据中直接高效地提取识别所需的各层次特征.暗室仿真数据实验结果验证了该方法较K近邻分类方法及传统栈式自编码器有更好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	霍凯	国防科学技术大学电子科学与工程学院	10	110	7.0	10.0
2	刘永祥	国防科学技术大学电子科学与工程学院	11	100	6.0	9.0
3	赵飞翔	国防科学技术大学电子科学与工程学院	1	18	1.0	1.0