基于改进CNN的HRRP目标识别方法

李月琴; 张红莉; 张维; 米雅洁; 修丽梅

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基于改进CNN的HRRP目标识别方法

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针对HRRP目标识别的传统识别方法识别率低、模型泛化能力不足,提出了一种适合HRRP样本数据的改进CNN模型;采用一维CNN对HRRP样本进行深层特征提取和目标识别,在构建CNN时引入BN算法加快了损失函数的收敛速度;设计了LGBM分类器作为CNN的分类层,有效提高HRRP识别率和识别速度,进一步提升了模型的识别性能;通过与改进前CNN和传统识别方法的对比实验,结果表明所提的改进CNN在提高目标识别率的同时也有效提升了识别速度,可为后续进行HRRP目标识别提供参考。

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来源
《兵器装备工程学报》 |2022年第8期|265-274|共10页
作者
李月琴; 张红莉; 张维; 米雅洁; 修丽梅;
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作者单位

北京联合大学智慧城市学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据、图像处理及录取;模式识别与装置;
关键词
高分辨距离像; 雷达目标识别; 卷积神经网络; 特征提取; 轻量级梯度提升机;

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