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基于深度置信网络的高分辨率雷达距离像识别

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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,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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Journal:计算机应用研究
Recommended references: 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] (Click&Copy)
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[V1] 2019-01-03 10:45:30 chinaXiv:201901.00022V1 Download
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