-
公开(公告)号：CN110033043A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910306521.2
申请日：2019-04-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成式对抗网络的雷达一维距离像拒判方法，包括如下步骤：S1：对原始HRRP样本集进行预处理；S2：搭建模型：在TensorFlow平台上搭建条件生成式对抗网络，根据网络特点设计优化目标函数；S3：调参训练：每一帧都按相同步骤训练出一个判别器，使用所述优化目标函数进行参数更新；S4：用训练好的模型在测试样本集上进行测试：从每一帧训练集所训练出的条件生成式判别网络中分别提取出判别器进行测试，对判别器设置相应阈值，若测试样本经过所有判别器的输出都小于阈值，则对该测试样本进行拒判。
-
公开(公告)号：CN109086700A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810806078.0
申请日：2018-07-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于深度卷积神经网络的雷达一维距离像目标识别方法，包括以下步骤：采集数据集，对采集到的数据进行预处理，从预处理后的数据中提取特征，设立阈值将采集到的雷达HRRP信号分成低信噪比和高信噪比样本两个部分，构建基于稳健玻尔兹曼的特征增强算法，构建基于卷积神经网络和基于LSTM的双向循环神经网络的HRRP目标识别模型，使用梯度下降算法对构建的网络模型的参数进行微调，得到有效的目标识别模型。本发明构建小样本稳健性和噪声稳健性的雷达HRRP自动目标识别技术具有很强的工程实用性，从特征提取和分类器的设计方面，提出了一种基于卷积神经网络+循环神经网络的雷达一维距离像目标识别模型。
-
公开(公告)号：CN109086700B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201810806078.0
申请日：2018-07-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于深度卷积神经网络的雷达一维距离像目标识别方法，包括以下步骤：采集数据集，对采集到的数据进行预处理，从预处理后的数据中提取特征，设立阈值将采集到的雷达HRRP信号分成低信噪比和高信噪比样本两个部分，构建基于稳健玻尔兹曼的特征增强算法，构建基于卷积神经网络和基于LSTM的双向循环神经网络的HRRP目标识别模型，使用梯度下降算法对构建的网络模型的参数进行微调，得到有效的目标识别模型。本发明构建小样本稳健性和噪声稳健性的雷达HRRP自动目标识别技术具有很强的工程实用性，从特征提取和分类器的设计方面，提出了一种基于卷积神经网络+循环神经网络的雷达一维距离像目标识别模型。
-
公开(公告)号：CN110033043B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910306521.2
申请日：2019-04-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成式对抗网络的雷达一维距离像拒判方法，包括如下步骤：S1：对原始HRRP样本集进行预处理；S2：搭建模型：在TensorFlow平台上搭建条件生成式对抗网络，根据网络特点设计优化目标函数；S3：调参训练：每一帧都按相同步骤训练出一个判别器，使用所述优化目标函数进行参数更新；S4：用训练好的模型在测试样本集上进行测试：从每一帧训练集所训练出的条件生成式判别网络中分别提取出判别器进行测试，对判别器设置相应阈值，若测试样本经过所有判别器的输出都小于阈值，则对该测试样本进行拒判。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.017 seconds)
