基于双谱一谱图特征和深度卷积神经网络的HRRP目标识别方法

• 作者: 卢旺 张雅声 徐灿 林财永
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达自动目标识别 高分辨距离像 双谱-谱图特征 深度卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 传感器与信号处理
• 页码范围: 1703-1709
• 页数: 7页
• 分类号: TN957.51
• 字数: 5353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2020.08.09

摘要

针对雷达高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)目标识别中有效表示和特征提取这一关键问题,提出了基于双谱-谱图特征和深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)的识别方法.首先,提取HRRP的双谱-谱图特征表示作为CNN的输入.然后,通过网络训练提取出深层本质特征,实现对雷达目标的识别.最后,对不同特征表示的识别结果进行对比.采用卫星目标实测数据进行实验,结果表明,该方法可以准确有效地识别雷达目标,而且与其他常用特征表示相比,双谱-谱图特征表示具有更好的识别准确率和噪声鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雅声	航天工程大学宇航科学与技术系	23	12	2.0	2.0
2	徐灿	航天工程大学宇航科学与技术系	14	8	2.0	2.0
3	卢旺	航天工程大学宇航科学与技术系	2	0	0.0	0.0
4	林财永	航天工程大学宇航科学与技术系	1	0	0.0	0.0