基于DnCNN的海面目标一维距离像识别方法

王哲昊; 简涛; 王海鹏; 张健

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基于DnCNN的海面目标一维距离像识别方法

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针对低信噪比条件下海面目标分类识别精度差的问题,该文提出了一种基于去噪卷积神经网络(Denois-ing convolutional neural network,DnCNN)的海面目标高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)识别方法.所提方法设计了一个海面目标分类识别模型,该模型通过其中的降噪模块提高信噪比.首先,分析了HRRP和二维图像的相似特性,将HRRP降噪转变为二维图像降噪.其次,利用深层次卷积层与批归一化层相结合的结构,提取图像深层次的噪声特征,最后采用残差学习技术,减轻深层次网络的学习负担的同时重构图像进行分类识别.实验结果表明,该模型可以有效提升低信噪比条件下的海面目标分类识别正确率,在不同信噪比条件下其识别性能均优于对比模型,具有良好的识别性能和鲁棒性.

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来源
《信号处理》 |2021年第6期|932-940|共9页
作者
王哲昊; 简涛; 王海鹏; 张健;
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作者单位

海军航空大学信息融合研究所山东烟台264001;

海军航空大学信息融合研究所山东烟台264001;

海军航空大学信息融合研究所山东烟台264001;

91206部队山东青岛266108;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类雷达信号检测处理;
关键词
去噪卷积神经网络; 海面目标识别; 高分辨一维距离像; 残差学习;

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