基于注意力机制的堆叠LSTM网络雷达HRRP序列目标识别方法

传统的雷达高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)序列识别方法依赖于人工特征提取, 并且现有的深度学习方法存在梯度消失问题, 导致收敛速度慢, 识别精度低。针对上述问题, 提出一种基于注意力机制的堆叠长短时记忆(attention-based stacked long short-term memory, Attention-SLSTM)网络模型, 该模型通过堆叠多个长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络层, 实现了HRRP序列更深层次抽象特征的提取; 通过替换模型的激活函数, 减缓了堆叠LSTM(stacked LSTM, SLSTM)模型梯度消失问题; 引入注意力机制计算特征序列的分配权重并用于分类识别步骤, 增强了隐藏层特征的非线性表达能力。模型在雷达目标识别标准数据集MSTAR上多种不同目的的实验结果表明, 所提方法具有更快的收敛速度和更好的识别性能, 与多种现有方法对比具有更高的识别率, 证明了所提方法的正确性和有效性。