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。...

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Bibliographic Details

Published in:	雷达学报 Vol. 6; no. 2; pp. 149 - 156
Main Author:	赵飞翔 刘永祥 霍凯
Format:	Journal Article
Language:	Chinese
Published:	国防科学技术大学电子科学与工程学院 长沙 410073 2017
Subjects:	栈式降噪稀疏自动编码器 深度学习 目标识别 目标识别 栈式降噪稀疏自动编码器 深度学习
ISSN:	2095-283X
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