一维卷积神经网络用于雷达高分辨率距离像识别

来源：电讯技术杂志2018年第10期北京时间：

作者：殷和义,郭尊华

单位：(山东大学（威海） 机电与信息工程学院，山东 威海 264209)

摘要：针对人工提取高分辨率距离像（HRRP）优良特征比较困难的问题，研究了基于一维卷积神经网络（CNN）的HRRP识别方法。利用CNN具有分层学习特征的能力，训练CNN自动地从HRRP中学习有用的特征并分类。在仿真实验中描述了网络的相关配置，分析了不同激活函数、不同参数、不同网络结构的识别性能，对比了CNN与其他分类器的识别结果，用可视化特征图直观地说明了CNN通过卷积层能够学习到易于分辨的特征。实验结果表明CNN具有很好的识别性能。

关键词：目标识别；高分辨率距离像；卷积神经网络；

基金资助：国家自然科学基金资助项目（61401252）