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基于多任务相似性保持雷达HRRP识别方法

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本文提出一种基于多任务相似性保持的统计建模方法以实现用较少的训练样本对高分辨距离像(HRRP)进行识别.相似性保持约束项描述了HRRP样本的相似性信息,通过在多任务学习中引入相似性约束来提高HRRP小样本下统计模型的鉴别能力.另外,基于迁移学习理论,本文提出方法还可应用于新观测数据的模型预测.基于HRRP实测数据的实验显示,在小样本条件下本文提出方法可获得比传统方法更好的识别性能.此外,相比于单任务学习,使用本文方法进行基于迁移学习的模型预测,能够提升新数据统计模型的学习精度.

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来源
《第十四届全国雷达学术年会》||1-5|共5页
会议地点成都
作者
刘悦; 杜兰; 和华; 贺治华;
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作者单位

中国电子学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类
关键词
宽带雷达; 自动目标识别; 高分辨距离像; 多任务相似性; 迁移学习;

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