【摘 要】
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近年来随着多种小型智能探测设备的出现(如无人机、小型智能车等),给传统雷达目标识别方法带来了巨大挑战;在使用雷达对此类小型目标进行探测时得到的信号回波能量通常较低,导致在复杂环境噪声与杂波影响下难以使用传统恒虚警(CFAR)目标检测方法对其进行识别;针对以上问题,结合深度学习的方法提出一种基于残差连接长短期记忆网络(LSTM,long short-term memory)的多类别雷达目标识别模型,以同一距离门的相邻时间点的回波序列数据作为样本来设计数据集,使用多层的LSTM网络提取雷达回波样本中的时序信息
【机 构】
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中国电子科技集团公司第五十四研究所,石家庄 050081
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近年来随着多种小型智能探测设备的出现(如无人机、小型智能车等),给传统雷达目标识别方法带来了巨大挑战;在使用雷达对此类小型目标进行探测时得到的信号回波能量通常较低,导致在复杂环境噪声与杂波影响下难以使用传统恒虚警(CFAR)目标检测方法对其进行识别;针对以上问题,结合深度学习的方法提出一种基于残差连接长短期记忆网络(LSTM,long short-term memory)的多类别雷达目标识别模型,以同一距离门的相邻时间点的回波序列数据作为样本来设计数据集,使用多层的LSTM网络提取雷达回波样本中的时序信息,并在网络中加入残差连接以避免网络层数增多出现网络退化问题,同时将用于多类别分类问题的CCE(categorical cross-entropy)函数作为网络的损失函数来训练网络,实现对包括无人机、智能车、行人以及噪声在内的4类目标的识别和分类;试验结果表明基于残差连接LSTM网络的多类别雷达目标识别模型相比于传统恒虚警检测方法具有更高的识别准确率和F1值.
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