基于深度神经网络的宽带雷达距离像目标识别
发布时间：2022-07-08 15:31
雷达自动目标识别技术主要是针对雷达捕获的回波进行特征提取及分析,从雷达识别技术提出发展至今,已经取得了显著的成果。雷达自动目标识别技术可分为基于传统的和基于深度神经网络的方法两大类。传统的雷达目标识别方法,大多是将采集到的雷达信号看作是一个整体,没有很好的考虑到雷达数据内部的时序相关性信息。尽管一些传统的研究方法也提出过一些算法来研究雷达数据的时序特性,但也只是建立了浅层模型进行模仿,难以深度发掘雷达数据内部潜在的时序相关性。循环神经网络自提出以来在自然语言处理领取得了显著的效果,其能够提取数据之间的时序相关性信息,较传统方法,循环神经网络在雷达高分辨距离像（HRRP）识别领域也取得了很好的效果。本文的工作主要分为以下三点:1.深入探索雷达自动目标识别技术,包括基于传统方法下的和基于深度神经网络下的雷达自动目标识别技术,并进一步对比分析传统模型和深度神经网络模型下的识别效果。2.首先对雷达原始信号提取其谱图特征,其次使用卷积神经网络分别提取雷达信号的时域特征和谱图特征进行分类判决,然后对比分析了卷积神经网络提取时域特征和谱图特征的识别结果,最后分析了卷积神经网络在提取时域特征时的不足并...
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 基于高分辨距离像的国内外研究现状
1.2.1 基于传统的雷达高分辨距离像目标识别方法
1.2.2 基于深度神经网络的雷达高分辨距离像目标识别方法
1.3 论文研究内容及创新
1.4 论文组织架构及章节安排
第2章 雷达HRRP自动目标识别的基本理论
2.1 数据集介绍
2.2 实验平台介绍
2.3 雷达HRRP的识别流程
2.4 高分辨距离像的敏感性问题
2.4.1 高分辨距离像的方位敏感性
2.4.2 高分辨距离像的强度敏感性
2.4.3 高分辨距离像的平移敏感性
2.5 数据预处理
2.6 高分辨距离像的模型建立与识别
2.6.1 基于模板匹配法的高分辨距离像模型建立与识别
2.6.2 基于因子分析(FA)的高分辨距离像模型建立与识别
2.6.3 基于SVM的高分辨距离像模型建立与识别
2.7 实验结果分析
2.8 本章小结
第3章 基于卷积神经网络的雷达目标识别方法
3.1 基于CNN的高分辨距离像目标识别
3.1.1 CNN神经网络介绍
3.1.2 算法流程
3.2 基于时域的高分辨距离像目标识别
3.3 基于谱图的高分辨距离像目标识别
3.4 实验结果分析
3.5 本章小结
第4章 基于循环神经网络的雷达目标识别方法
4.1 循环神经网络的基本结构
4.2 基于RNN模型的高分辨距离像目标识别
4.2.1 训练算法及流程
4.2.2 一维距离像的RNN模型识别
4.2.3 一维距离像的LSTM模型识别
4.2.4 一维距离像的双向LSTM模型识别
4.3 实验结果分析
4.4 本章小结
第5章 基于注意力机制及时频融合的雷达目标识别方法
5.1 Attention机制在循环神经网络上的应用
5.1.1 Attention机制
5.1.2 缩放点积注意力机制
5.1.3 Attention机制和循环神经网络的结合
5.2 基于时频融合的特征提取
5.3 算法框架及流程介绍
5.4 实验结果分析
5.5 本章小结
第6章 总结和展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进seq2seq模型的英汉翻译研究[J]. 肖新凤,李石君,余伟,刘杰,刘倍雄. 计算机工程与科学. 2019(07)
[2]基于卷积神经网络的短切毡缺陷分类[J]. 卓东,景军锋,张缓缓,苏泽斌. 激光与光电子学进展. 2019(10)
[3]利用深度学习进行图像分割[J]. 李家栋. 电子世界. 2018(10)
[4]多权值电容归一化方法的研究[J]. 何世钧,张婷,何海洋,程小龙,周媛媛. 计量学报. 2017(03)
[5]基于注意循环神经网络模型的雷达高分辨率距离像目标识别[J]. 徐彬,陈渤,刘宏伟,金林. 电子与信息学报. 2016(12)
[6]基于因子分析和Bayers判别的烤烟香型分类模型构建与验证[J]. 李超,李娥贤,秦云华,熊文,吴亿勤,王璐,张承明,唐杰. 中国烟草科学. 2016(03)
[7]基于复高斯模型的雷达高分辨距离像目标识别新方法[J]. 王鹏辉,杜兰,刘宏伟. 光学学报. 2014(02)
[8]基于SVM的大鱼际掌纹图像二分类法[J]. 朱习军,刘大专,周兆山,张秋淋,梁文华. 计算机工程. 2011(18)
[9]基于两步噪声消除技术与高斯统计模型的语音增强算法[J]. 欧世峰,王显云,高颖,赵晓晖. 信号处理. 2011(08)
[10]回波越距离单元走动的MTD研究[J]. 赵建宏,杨建宇,熊金涛,彭卫. 电波科学学报. 2007(03)
博士论文
[1]雷达高分辨距离像特征提取及识别算法研究[D]. 曹向海.西安电子科技大学 2008
硕士论文
[1]基于统计建模的雷达目标高距离分辨回波识别方法研究[D]. 胡靖.西安电子科技大学 2017
[2]基于深度自动编码器的特征提取算法研究[D]. 颜丹.长沙理工大学 2016
本文编号：3657281
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 基于高分辨距离像的国内外研究现状
1.2.1 基于传统的雷达高分辨距离像目标识别方法
1.2.2 基于深度神经网络的雷达高分辨距离像目标识别方法
1.3 论文研究内容及创新
1.4 论文组织架构及章节安排
第2章 雷达HRRP自动目标识别的基本理论
2.1 数据集介绍
2.2 实验平台介绍
2.3 雷达HRRP的识别流程
2.4 高分辨距离像的敏感性问题
2.4.1 高分辨距离像的方位敏感性
2.4.2 高分辨距离像的强度敏感性
2.4.3 高分辨距离像的平移敏感性
2.5 数据预处理
2.6 高分辨距离像的模型建立与识别
2.6.1 基于模板匹配法的高分辨距离像模型建立与识别
2.6.2 基于因子分析(FA)的高分辨距离像模型建立与识别
2.6.3 基于SVM的高分辨距离像模型建立与识别
2.7 实验结果分析
2.8 本章小结
第3章 基于卷积神经网络的雷达目标识别方法
3.1 基于CNN的高分辨距离像目标识别
3.1.1 CNN神经网络介绍
3.1.2 算法流程
3.2 基于时域的高分辨距离像目标识别
3.3 基于谱图的高分辨距离像目标识别
3.4 实验结果分析
3.5 本章小结
第4章 基于循环神经网络的雷达目标识别方法
4.1 循环神经网络的基本结构
4.2 基于RNN模型的高分辨距离像目标识别
4.2.1 训练算法及流程
4.2.2 一维距离像的RNN模型识别
4.2.3 一维距离像的LSTM模型识别
4.2.4 一维距离像的双向LSTM模型识别
4.3 实验结果分析
4.4 本章小结
第5章 基于注意力机制及时频融合的雷达目标识别方法
5.1 Attention机制在循环神经网络上的应用
5.1.1 Attention机制
5.1.2 缩放点积注意力机制
5.1.3 Attention机制和循环神经网络的结合
5.2 基于时频融合的特征提取
5.3 算法框架及流程介绍
5.4 实验结果分析
5.5 本章小结
第6章 总结和展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进seq2seq模型的英汉翻译研究[J]. 肖新凤,李石君,余伟,刘杰,刘倍雄. 计算机工程与科学. 2019(07)
[2]基于卷积神经网络的短切毡缺陷分类[J]. 卓东,景军锋,张缓缓,苏泽斌. 激光与光电子学进展. 2019(10)
[3]利用深度学习进行图像分割[J]. 李家栋. 电子世界. 2018(10)
[4]多权值电容归一化方法的研究[J]. 何世钧,张婷,何海洋,程小龙,周媛媛. 计量学报. 2017(03)
[5]基于注意循环神经网络模型的雷达高分辨率距离像目标识别[J]. 徐彬,陈渤,刘宏伟,金林. 电子与信息学报. 2016(12)
[6]基于因子分析和Bayers判别的烤烟香型分类模型构建与验证[J]. 李超,李娥贤,秦云华,熊文,吴亿勤,王璐,张承明,唐杰. 中国烟草科学. 2016(03)
[7]基于复高斯模型的雷达高分辨距离像目标识别新方法[J]. 王鹏辉,杜兰,刘宏伟. 光学学报. 2014(02)
[8]基于SVM的大鱼际掌纹图像二分类法[J]. 朱习军,刘大专,周兆山,张秋淋,梁文华. 计算机工程. 2011(18)
[9]基于两步噪声消除技术与高斯统计模型的语音增强算法[J]. 欧世峰,王显云,高颖,赵晓晖. 信号处理. 2011(08)
[10]回波越距离单元走动的MTD研究[J]. 赵建宏,杨建宇,熊金涛,彭卫. 电波科学学报. 2007(03)
博士论文
[1]雷达高分辨距离像特征提取及识别算法研究[D]. 曹向海.西安电子科技大学 2008
硕士论文
[1]基于统计建模的雷达目标高距离分辨回波识别方法研究[D]. 胡靖.西安电子科技大学 2017
[2]基于深度自动编码器的特征提取算法研究[D]. 颜丹.长沙理工大学 2016
本文编号：3657281
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