基于F-CNN的雷达目标辨识算法

• 作者: 李增辉 李小波 李建勋 罗恒
• 来源期刊: 雷达科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达抗干扰 密集假目标 目标辨识 分解卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 89-93
• 页数: 5页
• 分类号: TN974
• 字数: 2486字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2337.2019.01.016

摘要

针对雷达真实目标、地杂波和密集假目标的辨识问题,提出了一种基于分解卷积神经网络的雷达目标辨识算法.以深度可分离卷积为基础建立分解卷积神经网络模型.为了减少模型参数,通过减少卷积核数量和全连接层连接节点数量,减少识别特征种类,建立了精简分解卷积神经网络.实测数据的处理结果表明,该算法与现有卷积神经网络方法相比,精简分解卷积神经网络对真实目标样本、地杂波样本和密集假目标样本具有更高的识别正确率,且精简模型参数数量不到现有方法的十分之一.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李小波	国防科技大学电子对抗学院	22	42	4.0	6.0
2	李增辉	空军研究院战略预警研究所	4	3	1.0	1.0
3	李建勋	空军研究院战略预警研究所	4	1	1.0	1.0
4	罗恒	国防科技大学电子对抗学院	1	1	1.0	1.0