【摘 要】
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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
【机 构】
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空军工程大学研究生院,空军工程大学信息与导航学院,国防科技大学电子科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61302153);航天科技创新基金资助项目(CASC040203);航空科学基金资助项目(20160196001)
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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,本文方法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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