基于自编码神经网络的高分辨率距离像降维法

发布时间：2017-10-11 02:38

  本文关键词：基于自编码神经网络的高分辨率距离像降维法

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【摘要】：为了提高支持向量机(SVM)分类效率,大幅减少以高分辨率距离像(HRRP)功率谱为特征的支持向量机目标识别分类器的计算量,采用自编码神经网络深度学习方法,实现高维、非线性HRRP功率谱的数据降维。在此基础上,提出了Autoencoder-SVM模型,综合利用自编码神经网络的特征提取能力和SVM的分类能力。仿真结果显示,在HRRP功率谱降维方面,自编码神经网络的降维效果远好于核主成分分析和等距映射算法,其降维结果对SVM分类结果影响甚微,但大幅缩短了SVM的计算时间;同时,在隐层节点数相同的情况下,随着隐含层数的增加或者深度的增加,自编码神经网络数据降维或特征提取效果更好。
【作者单位】： 海军工程大学电子工程学院;空军预警学院;
【关键词】： 自编码神经网络 高分辨率距离像 功率谱 数据降维
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61401493) 国家部委基金资助项目(9140A01060113JB11012)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 一维高分辨率距离像(High resolution rangeprofile,HRRP)能反映不同类型目标间的结构性差异,相比目标雷达散射截面(radar cross section,RCS)特征,更加有利于提高反舰导弹末制导雷达的目标识别能力。同时,HRRP与SAR/ISAR二维成像相比,不存在复杂的运动补偿问题,具有易获取和

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本文编号：1010066