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| 稿件标题： | 基于改进CNN的HRRP目标识别方法 |
| 稿件作者： | 李月琴，张红莉，张维，米雅洁，修丽梅 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2022.08.041 |
| 科学编辑： | 王鹏辉 博士（ 西安电子科技大学） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 高分辨距离像；雷达目标识别；卷积神经网络；特征提取；轻量级梯度提升机 |
| 文章摘要： | 针对HRRP目标识别的传统识别方法识别率低、模型泛化能力不足，提出了一种适合HRRP样本数据的改进CNN模型；采用一维CNN对HRRP样本进行深层特征提取和目标识别，在构建CNN时引入BN算法加快了损失函数的收敛速度；设计了LGBM分类器作为CNN的分类层，有效提高HRRP识别率和识别速度，进一步提升了模型的识别性能；通过与改进前CNN和传统识别方法的对比实验，结果表明所提的改进CNN在提高目标识别率的同时也有效提升了识别速度，可为后续进行HRRP目标识别提供参考。 |
| 稿件基金： | 北京市自然科学基金青年项目（4194078）；智慧北京各业务信息系统数据结构特征与数据模型详细分类研究（ZB10202004） |
| 引用本文格式： | 李月琴，张红莉，张维，等.基于改进CNN的HRRP目标识别方法［J］.兵器装备工程学报，2022，43(08)：265-274. LI Yueqin, ZHANG Hongli, ZHANG Wei, et al.Radar HRRP target recognition based on improved CNN［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2022，43(08)：265-274. |
| 刊期名称： | 2022年08期 |
| 出版时间： | 2022年8月 |
| 上线时间： | 2022年8月28日 |
| 浏览次数： | 2176 |
| 下载次数： | 255 |
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