基于栈式降噪稀疏自动编码器的雷达目标识别方法
雷达目标识别中特征提取是关键步骤,所提取特征的好坏决定着识别效果的优劣,但传统特征提取方法很难发掘目标数据深层次本质特征。深度学习理论中的自动编码器模型能够用数据去学习特征,获得数据不同层次的特征表达。同时为消除噪声影响,该文提出一种基于栈式降噪稀疏自动编码器的雷达目标识别方法,通过设置不同隐藏层数和迭代次数,从雷达数据中直接高效地提取识别所需的各层次特征。暗室仿真数据实验结果验证了该方法较K近邻分类方法及传统栈式自编码器有更好的识别效果。...
Uloženo v:
| Vydáno v: | 雷达学报 Ročník 6; číslo 2; s. 149 - 156 |
|---|---|
| Hlavní autor: | |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | čínština |
| Vydáno: |
国防科学技术大学电子科学与工程学院 长沙 410073
2017
|
| Témata: | |
| ISSN: | 2095-283X |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!