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| 稿件标题： | 一种基于CAE的HRRP去噪重构与识别方法 |
| 稿件作者： | 吴玲1,何昊天1,胡献君2 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.01.028 |
| 科学编辑： | 李月琴 博士（北京联合大学副教授） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 高分辨率一维距离像；自编码器；卷积神经网络；雷达目标；舰船 |
| 文章摘要： | 针对HRRP识别研究中面临的噪声污染问题，提出了一种基于卷积自编码器（convolutional auto encoder，CAE）的HRRP识别方法。此方法将CAE的重构功能与卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的分类性能相结合，将未含噪声的数据作为标签，利用CAE学习含噪声HRRP的噪声特征，实现对HRRP的去噪重构，后利用CNN对重构后的HRRP进行识别。仿真实验表明:在10 dB、20 dB、40 dB峰值信噪比的噪声环境下，该方法对HRRP的识别准确率分别可达到76.48%、95.14%、9833%，能够一定程度上克服噪声对HRRP识别带来的不良影响，保证识别精度。 |
| 引用本文格式： | 吴玲,何昊天,胡献君.一种基于CAE的HRRP去噪重构与识别方法［J］.兵器装备工程学报，2023，44(01)：188-195. WU Ling, HE Haotian, HU Xianjun.A method of HRRP denoising and recognition Based on CAE［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(01)：188-195. |
| 刊期名称： | 2023年01期 |
| 出版时间： | 2023年1月 |
| 上线时间： | 2023年1月28日 |
| 浏览次数： | 2926 |
| 下载次数： | 63 |
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