检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张晏合 臧月进 陈渤[1] 徐铭晟 ZHANG Yanhe;ZANG Yuejin;CHEN Bo;XU Mingsheng(National Laboratory of Radar Signal Processing,Xidian University,Xi’an 710071,Shaanxi,China;Shanghai Electro-Mechanical Engineering Institute,Shanghai 201109,China)
机构地区:[1]西安电子科技大学雷达信号处理国家级重点实验室,陕西西安710071 [2]上海机电工程研究所,上海201109
出 处:《空天防御》2022年第2期87-93,共7页Air & Space Defense
基 金:国家自然科学基金(61771361,61701379);国家杰出青年科学基金(61525105)。
摘 要:在雷达高分辨距离像目标识别任务中,数据表征对于分类器的性能影响巨大。针对传统法提取的数据表征可分性不强的问题,本文提出了一种解耦表征变分自编码机的方法。该方法通过对类间特性表征和类间共性表征分别建模的方式,优化网络模型参数,实现了高可分性雷达高分辨距离项数据的表征提取,并采用基于实测数据的实验验证了所提算法的有效性。In radar high-resolution range profile target recognition, the representation of data can influence the performance of the classifier significantly. In order to make the data representation more separable, this paper proposes a variational autoencoder with disentangled representation. By modeling the common representation between different class and the distinctive representation respectively, after optimizing the parameter of the network, it can extract a more separable representation of the data. The measured HRRP data are used to show the effectiveness and efficiency of the algorithm.
关 键 词:雷达自动目标识别 高分辨距离像 特征提取 变分自编码机
分 类 号:TN958[电子电信—信号与信息处理]
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