Robust och effektiv funktionsextraktion är avgörande för högupplösningsprofil (HRRP)-baserad radar automatisk måligenkänning (RATR). För att utforska korrelationen mellan avståndsceller och extrahera de strukturerade diskriminativa egenskaperna i HRRP, i detta dokument, drar vi nytta av de attraktiva egenskaperna hos konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att ta itu med HRRP RATR och avstötning problem. Jämfört med tidsdomänrepresentationerna registrerar spektrogrammet för HRRP amplitud-funktionen och karakteriserar fasinformationen bland områdescellerna. Således, förutom att använda endimensionell CNN för att hantera HRRP i tid domän, vi också utforma en tvådimensionell CNN modell för spektrogrammet funktionen. Genom att lägga till en dekonvolutionell dekoder integrerar vi dessutom målet erkännande med outlier avvisande uppgift tillsammans. Experimentella resultat på uppmätta HRRP-data visar att vår CNN-modell överträffar många toppmoderna metoder för både igenkännings- och avstötningsuppgifter.
I REF används en 1-dimensionell CNN-modell för att extrahera strukturerade diskriminativa egenskaper från HRRP och visar konkurrenskraftiga resultat på erkännandeuppgiften.
Convolutional neural networks for radar HRRP target recognition and rejection
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}