基于迁移学习的雷达杂波幅度统计模型选择

来源：系统工程与电子技术杂志2022年第8期北京时间：

作者：杨立儒, 刘永祥, 杨威

单位：国防科技大学电子科学学院, 湖南 长沙 410073

摘要：在对目标进行探测和识别的过程中, 雷达杂波幅度统计模型选择是重要步骤。为了提升杂波幅度统计模型选择的准确率, 基于样本分布适配, 提出了一种加权再均衡分布适配的迁移学习方法, 实现了仿真数据的信息向实测海杂波IPIX数据的迁移。通过与已有算法进行比较, 实验结果表明改进后的算法在IPIX数据集上能取得更好的分类准确率, 在迁移学习公共数据集Office-Caltech10上的验证结果也表明了算法的普适性。

关键词：雷达杂波,IPIX数据,迁移学习,加权再均衡分布适配

基金资助：国家自然科学基金(61871384);国家自然科学基金(61921001)