基于深度置信网络的高分辨率雷达距离像识别

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-01-03 合作期刊: 《计算机应用研究》

王泓霖 李伟 许强 徐建业 张军

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%。

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