共查询到20条相似文献,搜索用时 8 毫秒
1.
在高分辨一维距离像目标识别中,有效的对库内目标特征空间进行描述,并且对库外目标进行鉴别是一个关键问题.本文提出了一种基于非均匀特征向量分布的目标鉴别器设计方法,该方法利用训练特征空间的协方差分布情况,选择库内协方差较小,即样本密度较大的区域进行细致描述,有效克服了训练样本分布非均匀造成的特征空间描述偏差,进而保证对库内... 相似文献
2.
3.
针对基于多散射中心模型回波的一维距离像(High Resolution Range Profile, HRRP)难以真实反映复杂目标散射特性的问题,研究了基于电磁散射模型回波的生成方法和HRRP 宽带特征提取方法。首先应用等效电磁流法(Method of Equivalent Currents, MEC)棱边修正的物理光学(Physical Optics, PO)算法解算飞机目标动静态电磁散射特性;其次基于目标散射场数据,生成目标回波、仿真HRRP 序列,提取目标宽带特征信息;最后求解了目标在设定航迹下的平均识别率,量化分析了信噪比对目标识别率的影响。理论分析与仿真结果表明:当信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)大于5 dB 时,基于电磁散射建模的平均识别率相对基于传统的多散射中心模型提升了20%。 相似文献
4.
5.
卷积神经网络通过卷积和池化操作提取图像在各个层次上的特征进而对目标进行有效识别,是深度学习网络中应用最广泛的一种。文中围绕一维距离像雷达导引头自动目标识别,开展基于卷积神经网络的目标高分辨距离像分类识别方法研究。首先,基于空中目标一维距离像姿态敏感性仿真生成近似平行交会条件下不同类型目标的高分辨距离像数据集;其次,构建一种一维卷积神经网络结构对目标高分辨距离像进行分类识别;作为比较,针对同类高分辨距离像数据集,分析了主成分分析-支持向量机方法的目标分类识别效果。结果表明:基于卷积神经网络的目标分类识别算法有更好的识别能力,对高分辨距离像的姿态敏感性具有较强的适应性。 相似文献
6.
7.
8.
用改进核函数提高SVM的雷达目标识别率 总被引:5,自引:1,他引:4
对支持向量机中的高斯核进行了改进,利用改进的高斯核构造了一维高分辨率距离像的雷达目标识别算法,并将幂变换引入预处理过程.该技术提高了识别率,减少了识别时间;同时对所完成的目标识别算法的性能进行了评估,从方位角大小、信噪比和训练数据大小三个方面验证了该算法的稳健性. 相似文献
9.
10.
11.
12.
为了改善基于卷积神经网络(CNN)的雷达目标识别模型的泛化能力,本文将深度适配网络(DAN)方法引入到高分辨一维距离像(HRRP)目标识别中。为了进一步提高DAN方法的性能,创新性地提出了混合核函数MMD代替传统DAN中的多核MMD,设计了基于混合核函数的MMD损失函数。本文使用服从瑞利分布的海杂波来干扰目标域数据。网络模型中使用一维CNN提取特征,使用混合核函数DAN来减少源域和目标域间特征分布的差异。实验表明,相对常规迁移学习方法和DAN方法, 在海杂波影响下该方法可将目标域数据识别率提高15%左右,显著提高了模型的泛化性能和鲁棒性。 相似文献
13.
14.
对于雷达高分辨距离像的识别问题,传统深层网络通常忽略了HRRP自身的目标特性,不利于学习有效的分类特征,导致其识别性能受到限制.针对这一问题,本文提出了一种基于稳健变分自编码模型的目标识别算法.该算法结合HRRP数据特性,利用平均像在散射点不发生越距离单元走动的方位帧内具有稳健物理特性的性质,基于变分自编码器构建了稳健变分自编码模型.该模型不仅能够获取稳健有效的识别特征,而且在一定程度上保存了数据的帧内结构信息,较大地提高了目标的平均识别率.基于实测HRRP数据验证了所提算法的有效性. 相似文献
15.
16.
17.
18.
基于一维距离像的目标识别方法 总被引:8,自引:2,他引:8
基于飞机目标高分辨一线距离像,给出了一种目标识别方法。首先,在研究了高分辨距离像的相关匹配算法后,给出了在单极化条件下的五种飞机目标回波的识别结果;而后,基于全极化高分辨雷达,提出了一种利用目标极化信息一维距离像的综合识别方法。实验结果表明,该方法具有高的识别率和强的抗干扰能力。 相似文献
19.