基于深度置信网络的高分辨率雷达距离像识别

作者： 王泓霖 ¹ 李伟 ¹ 许强 ¹ 徐建业 ¹ 张军 ²
作者单位：

1. 空军工程大学研究生院

2. 空军工程大学信息与导航学院

3. 国防科技大学电子科学与工程学院
提交时间：2019-01-03

摘要: 为提高雷达目标识别准确率，提出了一种基于深度置信网络(DBN)的高分辨率雷达距离像(HRRP)识别方法。首先利用受限玻尔兹曼机(RBM)对HRRP数据进行逐层无监督训练，根据对比散度(CD)算法更新网络参数，通过误差重构设计DBN深度，而后利用反向传播(BP)机制对DBN模型参数进行有监督的微调，最后基于该模型实现了HRRP的分类与识别。实验结果表明，与传统神经网络相比，基于本文设计的深度置信网络的识别准确率及噪声鲁棒性显著提高，识别准确率可提高8.5%。

深度置信网络高分辨距离像重构误差目标识别

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201901.00022 (或此版本 ChinaXiv:201901.00022V1)
DOI:10.12074/201901.00022V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201901.00022.V1
推荐引用方式： 王泓霖,李伟,许强,徐建业,张军.(2019).基于深度置信网络的高分辨率雷达距离像识别.计算机应用研究.[ChinaXiv:201901.00022] (点此复制)

版本历史

[V1]

2019-01-03 10:45:30

ChinaXiv:201901.00022V1

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