文件名称:
序列雷达高分辨率测距剖面识别的自适应特征学习模型
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文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-29
详细说明：本文提出了一种新的特征学习方法，用于识别雷达高分辨率距离剖面（HRRP）序列。 来自一个连续不断变化的纵横比角度的HRRP共同建模并通过一个称为判别式无限受限玻尔兹曼机（Dis-iRBM）的单一模型加以区分。 与常用的基于隐马尔可夫模型（HMM）的HRRP序列识别方法相比，该方法需要对HRRP信号进行有效的预处理，该方法是一种端到端方法，其输入是原始HRRP序列，并且输出是目标的标签。 所提出的模型可以有效地捕获序列中的全局模式，而HMM只能对局部动态建模，这会遭受信息丢失的困扰。 最后但并非最不重要的一点是，该模型根据单个HRRP的复杂性和HRRP序列的长度自适应地学习HRRP序列的特征。 在移动和静止目标获取与识别（MSTAR）数据库上的实验结果表明，该方法在各种条件下都是有效且鲁棒的。
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