【摘 要】
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基于雷达一维距离像（HRRP）的自动目标判别中,通常需要利用待识别目标的样本训练模型后,建立相应的特征库,才能进行目标识别。实际应用中,由于无法提前获得某些目标的样本,从而无法给出正确的识别结果,因此在进行目标识别前需要先识别未知目标。相较于传统的浅层学习模型,深度学习模型能够获取目标更深层次的本质特征,对目标识别更具稳健性。因此,本文利用深度学习进行雷达未知目标的识别。本文内容如下:1.提出一种
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基于雷达一维距离像（HRRP）的自动目标判别中,通常需要利用待识别目标的样本训练模型后,建立相应的特征库,才能进行目标识别。实际应用中,由于无法提前获得某些目标的样本,从而无法给出正确的识别结果,因此在进行目标识别前需要先识别未知目标。相较于传统的浅层学习模型,深度学习模型能够获取目标更深层次的本质特征,对目标识别更具稳健性。因此,本文利用深度学习进行雷达未知目标的识别。本文内容如下:1.提出一种深度卷积网络 概率差值判别子网络的识别未知目标的方法。该方法利用深度卷积神经网络的平移不变性,有效提取已知目标特征,再将其输入判别子网络中识别未知目标。概率差值判别子网络能够描述目标从属于各已知类别的概率,从而更精确的判别未知目标。仿真实验结果表明,该方法能在信噪比为10dB强度下,对未知目标识别率达到85.78%,相比基于高斯核的识别模型,更具有稳定性。2.提出一种基于深度置信网络 最近邻值判别子网络的未知目标识别方法。利用已知目标的标签数据库和深度置信网络（DBN）,挖掘目标数据高维特征,再将特征数据输入最近邻值判别子网络中进行识别。DBN网络能够更好的挖掘一维距离像数据内深度特征,而判别...
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