基于深度多尺度一维卷积神经网络的雷达舰船目标识别

TN957.51; 为满足雷达舰船目标识别的高实时性和高泛化性的需求,该文提出了一种基于深度多尺度1维卷积神经网络的目标高分辨1维距离像(HRRP)识别方法.针对高分辨1维距离像特征提取难的问题,所提方法通过共享卷积核的权值,使用多尺度的卷积核提取不同精细度的特征,并构造中心损失函数来提高特征的分辨能力.实验结果表明,该模型可以显著提高目标在非理想条件下的识别正确率,克服目标姿态角敏感性问题,具有良好的鲁棒性和泛化性....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	电子与信息学报 2019-06, Vol.41 (6), p.1302-1309
Hauptverfasser:	郭晨, 简涛, 徐从安, 何友, 孙顺
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TN957.51; 为满足雷达舰船目标识别的高实时性和高泛化性的需求,该文提出了一种基于深度多尺度1维卷积神经网络的目标高分辨1维距离像(HRRP)识别方法.针对高分辨1维距离像特征提取难的问题,所提方法通过共享卷积核的权值,使用多尺度的卷积核提取不同精细度的特征,并构造中心损失函数来提高特征的分辨能力.实验结果表明,该模型可以显著提高目标在非理想条件下的识别正确率,克服目标姿态角敏感性问题,具有良好的鲁棒性和泛化性.
ISSN:	1009-5896
DOI:	10.11999/JEIT180677