【摘 要】
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在雷达自动目标识别(RATR)中,数据驱动方法是强有力的工具之一.然而数据驱动方法的性能十分依赖数据集的质量,数据增强方法通过扩充数据集,能够提升数据驱动模型在现有数据集上的识别率.本文提出了用于高分辨距离像(HRRP)数据生成的一维基础生成对抗网络(BGAN)结构和条件生成对抗网络(CGAN)结构,并利用生成的人工样本补充不完备数据集完成了数据增强.实验表明,本文所提出的两种网络均能有效提升目标识别的准确率,提升效果优于传统的平移和镜像增强方法.基于BGAN的HRRP数据增强方法提升效果最优,但其模型时
【机 构】
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北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所,北京100081;嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室,北京100081;北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所,北京100081;北京理工大学重庆创新中
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在雷达自动目标识别(RATR)中,数据驱动方法是强有力的工具之一.然而数据驱动方法的性能十分依赖数据集的质量,数据增强方法通过扩充数据集,能够提升数据驱动模型在现有数据集上的识别率.本文提出了用于高分辨距离像(HRRP)数据生成的一维基础生成对抗网络(BGAN)结构和条件生成对抗网络(CGAN)结构,并利用生成的人工样本补充不完备数据集完成了数据增强.实验表明,本文所提出的两种网络均能有效提升目标识别的准确率,提升效果优于传统的平移和镜像增强方法.基于BGAN的HRRP数据增强方法提升效果最优,但其模型时间与空间复杂度较高;基于CGAN的数据增强方法能够在保证识别率提升的同时降低模型的时间与空间复杂度,具有较高的应用前景.
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滑坡位移变化是危险性的直接表征,位移预测对防灾减灾至关重要.以八字门滑坡为例,基于十年监测数据和神经网络模型(LSTM、RNN)进行滑坡位移预测.用一次移动平均法将总位移分解为趋势项和周期项,趋势项采用三次多项式函数进行分段拟合预测,通过神经网络模型和建立周期项与特征因子的关系并进行预测.其中,周期项特征因子根据位移影响因素初步选取,再通过Pearson相关性分析剔除无关因子.将预测的趋势项、周期项相加即为总位移预测值,对预测值与真实值进行误差分析,绝对误差为10 mm (LSTM)、24 mm (RNN
针对机载雷达低空目标检测应用背景,本文建立低空入射角下FDA (Frequency diverse array)雷达目标探测中的修正型多径检测模型,提出基于FDA雷达的多径干扰抑制方法,并利用无训练数据广义似然比检测(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)方法实现多径传播环境下的运动目标检测.仿真结果表明,FDA雷达频偏引起的距离-角度依赖性能够有效抑制低入射角下的多径反射回波,因而能够明显提升对低空目标的检测性能.
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