基于卷积神经网络的高分辨率雷达目标识别

作者：何松华; 张润民^*; 欧建平; 张军

来源：湖南大学学报(自然科学版), 2019, 46(08): 141-148.

DOI：10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2019.08.019

• 高分辨距离像
• 雷达目标识别
• 卷积神经网络
• 批归一化
• 支持向量机

提出一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的高分辨率雷达目标识别方法.首先针对小样本应用于深度CNN时训练过程中损失函数值收敛速度慢的问题,利用结合批归一化算法的改进CNN网络对高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)进行自动特征提取;再利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对距离像特征进行分类.使用军事车辆高保真电磁仿真数据对提出的方法进行验证,识别结果证明了该方法的有效性.

• 单位
  湖南大学; 国防科技大学