基于深度学习的移动目标智能识别

• 作者: 史成卓 徐青 杨佳敏 杨蔚
• 来源期刊: 航天电子对抗
• 学科: 工学
• 关键词: 移动目标识别 三维过完备字典 迁移学习 抗噪声
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 技术前沿
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: TN95
• 字数: 4051字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2421.2019.05.002

摘要

在高分辨率距离像的雷达目标识别领域,雷达目标姿态角变化使得移动目标识别成为一项具有挑战性的课题.解决这一难题,需解决两个问题:首先,需要反映出目标移动位置;其次,需要找到不同姿态角之间的共同点.因此,提出了一种基于三维过完备字典与迁移学习的移动目标识别新方法.该方法采用三维过完备字典表示目标,并通过字典学习提取移动目标的位置,然后采用迁移学习构建目标姿态角间的特征集.该方法的优点是能够通过使用少量限定姿态角的样本进行训练来识别其他姿态角的目标,并且同时能够有效遏制信噪比变化.实验仿真结果也证实了此方案的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨蔚		4	7	1.0	2.0
2	杨佳敏		4	2	1.0	1.0
3	徐青		4	12	1.0	3.0
4	史成卓		1	0	0.0	0.0