采用多任务稀疏学习的雷达HRRP小样本目标识别

发布时间：2017-07-13 19:14

  本文关键词：采用多任务稀疏学习的雷达HRRP小样本目标识别

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【摘要】：为实现用较少的训练样本对高分辨距离像进行识别,文中提出一种采用多任务稀疏学习的统计建模方法.该方法将各帧训练样本的统计建模视为单一的任务,由于各帧训练样本间不是完全独立而是相互关联的,因此,设定所有帧的训练样本采用同一个字典以实现帧间信息的共享.由于目标的不同以及同一目标的方位敏感性,通常很难确定各训练帧的相关性,而不相关任务间的联合学习将会降低识别性能.因此,采用Bernoulli-Beta先验根据给定训练数据自动学出每一帧需要的原子,而通过不同帧间共享的原子个数就可以判断它们的相关性,从而实现自适应的多任务学习.基于实测高分辨距离像数据的识别实验,证明了文中方法的有效性.
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;
【关键词】： 雷达目标识别 高分辨距离像 稀疏贝叶斯 多任务学习
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61271024;61201296;61322103) 全国优秀博士学位论文作者专项资金资助项目(FANEDD-201156) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(K5051302010)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 随着现代战争先进技术的发展,军方对雷达目标识别技术的需求愈加强烈.雷达高分辨距离像(HighResolution Range Profile,HRRP)[1-2]是用宽带雷达信号获取的目标散射点子回波在雷达射线上投影的向量和,具有丰富的目标距离向几何结构信息,因此,在目标识别领域得到了广泛的应用.基

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本文编号：538084