基于深度学习的HRRP识别姿态敏感性分析

特征提取是基于高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)的雷达目标识别的关键技术之一.传统人工提取特征的算法,仅利用浅层结构特征,无法有效解决姿态敏感性问题,从而限制了目标识别方法的泛化性.对此,提出一种基于深度学习的目标识别方法,并通过详细的姿态角性能测试分析了该方法的应用边...     

基于元学习的雷达小样本目标识别方法及改进

基于深度学习的雷达目标识别方法近年来获得较大关注, 但实战中存在时效性约束和资源限制, 小样本识别难题大大限制其在实际识别任务中的性能。针对这一问题, 本文基于元学习算法, 通过从多个相关任务中学习到的元知识改善新任务的性能, 引入迁移学习思想, 提出一种改进的小样本学习方法, 并通过详细的性能对比实验分析了该方法的应用边界条件。基于实测高分辨距离像数据的实验结果表明, 元学习方法在历史积累样本所含目标类别较多, 与目标任务相关度较大的极小样本情况下, 性能优势才突出, 所提方法可显著提升其综合识别性能。