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雷达目标分类在军事和民用领域发挥着重要作用。极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)因其学习速度快、泛化能力强而被广泛应用于分类任务中。然而,由于其浅层结构,ELM无法有效地捕获数据深层抽象信息。虽然许多研究者已经提出了深度极限学习机,它可以用于自动学习目标高级特征表示,但是当训练样本有限时,模型容易陷入过拟合。为解决此问题,该文提出一种基于Dropout约束的深度极限学习机雷达目标分类算法,在雷达测量数据上的实验结果表明所提算法在分类准确率上达到93.37%,相较栈式自动编码器算法和传统深度极限学习机算法分别提高了5.25%和8.16%,验证了算法有效性。 相似文献
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雷达数据生成在目标识别等任务中发挥重要的作用。现有雷达数据生成方法包括电磁仿真、视线追踪等,存在对模型误差敏感、计算量大等问题。本文面向雷达HRRP(high resolution range profile)数据提出一种基于深度生成网络的雷达数据生成方法,在模型先验信息未知的情况下,由雷达HRRP数据集训练得到深度生成网络,从而实现雷达HRRP数据的快速生成。实测数据处理结果表明该方法生成HRRP与数据集中HRRP极为相似,生成HRRP可以应用于增强雷达HRRP数据集、改善数据不平衡问题等。 相似文献
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针对雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题,传统方法只考虑样本的包络信息而忽略了距离单元间的时序相关性,该文提出了一种基于注意力机制的双向自循环神经网络模型。该模型将时域的HRRP数据通过滑窗分为正反两个序列,并将其分别通过两个相互独立的GRU网络进行特征提取,然后将同时刻提取到的特征进行拼接,从而利用了距离像双向的时序信息。考虑到不同时刻的序列对目标分类的重要性不同,通过注意力机制自适应地对各时刻隐层特征赋予不同的权值,最后根据加权求和后的隐层特征进行目标的识别与分类。实测数据实验结果表明,该文所提方法可以有效完成高分辨距离像的目标识别问题,并且在数据发生一定的时序偏移情况下,仍然可以准确找到目标区域。 相似文献
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深度学习是当前人工神经网络领域的研究热点,广泛应用于字符识别、图像识别和语音识别等应用中。雷达通信目标识别是通信对抗的前提和关键。文中分析了模板匹配法、DS证据理论等传统通信目标识别方法的在特征提取、模型表达方面的不足,对深度学习神经网络在通信目标识别中的应用进行了初步探讨,并提出了一种基于深度学习的通信目标识别框架。该框架和思路同样适用于雷达对抗目标识别等问题,可为深度学习在雷达目标识别领域的应用提供支撑。 相似文献
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雷达信号目标识别是智能感知领域的重要研究方向。传统方法在处理复杂场景和多目标识别时存在局限性,而深度学习方法以其强大的表达能力和自适应性在雷达信号目标识别中展现出巨大潜力。文章通过综合分析深度学习在雷达信号目标识别中的应用,探讨了数据预处理、深度学习模型选择、目标检测和分类方法、目标跟踪和预测方法以及深度学习与传统方法的融合策略等关键问题,重点讨论了深度学习模型的优化和改进方法。 相似文献
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雷达目标检测技术能够判断回波信号中目标存在与否,并提取目标位置信息。随着雷达图像质量的提升和人工智能技术的发展,利用雷达图像数据通过深度学习方法实现雷达目标检测功能成为一种新的思路。该文首先从雷达目标检测原理入手,对传统和现代两类检测方法进行了梳理,分析了各类检测方法的特点及适用性。然后针对现代雷达回波信号复杂性增大导致传统检测方法统计建模难的问题和机器学习方法特征提取难度大的问题,对深度学习目标检测方法进行了归纳,主要从深度学习算法、雷达回波图像数据类型和应用场景三个方面进行总结。最后分析了深度学习在雷达目标检测应用中面临的挑战,展望了未来的发展趋势。 相似文献
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By exploiting the thought of manifold learning and its theoretical method, a regularized manifold information ex-treme learning machine algorithm aimed to depict and fully utilize manifold information was proposed. The proposed algo-rithm exploited the geometry and discrimination manifold information of data to perform network of ELM. The proposed algorithm could overcome the problem of the overlap of information. Singular problems of inter-class and within-class were solved effectively by using maximum margin criterion. The problem of inadequate learning with limited samples was solved. In order to demonstrate the effectiveness, comparative experiments with ELM and the related update algorithms RAFELM, GELM were conducted using the commonly used image data. Experimental results show that the proposed algorithm can significantly improve the generalization performance of ELM and outperforms the related update algorithms. 相似文献
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基于一维距离像的目标识别是雷达目标识别的一种重要方法。本文利用最大相关系数法(MCC)和主分量分析方法(PCA)对目标一维距离像进行目标识别。针对一维距离像的目标姿态敏感性,分析了最大相关系数法和PCA特征提取方法的原理,并通过3种目标的实测数据进行分类实验,表明该算法的有效性。 相似文献
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高分辨一维距离像是雷达自动目标识别的重要特征之一,它对目标姿态变化很敏感,只有通过进一步处理才能够实现有效的目标识别。针对距离像的这种姿态敏感性,本文提出了一种基于混合因子建模的雷达目标识别框架,它通过对从各个姿态角下获得的目标一维距离像出发构建目标的距离像概率生成模型,然后利用该模型通过比较条件概率大小的方法判别目标类属。对5类飞机数据的实验结果表明该框架对任意姿态角距离像的目标识别有很好性能。 相似文献
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对一维高分辨率距离像(HRRP)进行预处理,解决高分辨距离像姿态、平移和幅度敏感性问题。对HRRP进行了目标子空间提取,基于子空间使用最大相关系数法对目标进行识别。实验结果表明,基于子空间法的目标识别具有较好的识别结果和较快的处理速度。 相似文献
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针对飞机目标的分类问题,提出了一种双辨别子空间高分辨距离像雷达目标识别方法.该方法首先依据Fisher准则导出距离像总散布矩阵的零空间中不含有辨别信息的结论,利用这一结论,对类间和类内散布矩阵进行预降维,降低了后续计算的复杂度.从全局的角度出发,基于类内散布矩阵零空间与非零空间所包含的辨别信息分别建立辨别子空间,实现对目标的特征提取.对ISAR实测飞机数据进行了分类,并与经典子空间方法进行比较,结果表明所提算法有效改善了目标识别性能. 相似文献
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