【摘 要】
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针对雷达真实目标、地杂波和密集假目标的辨识问题,提出了一种基于分解卷积神经网络的雷达目标辨识算法。以深度可分离卷积为基础建立分解卷积神经网络模型。为了减少模型参
【机 构】
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国防科技大学电子对抗学院,空军研究院战略预警研究所
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针对雷达真实目标、地杂波和密集假目标的辨识问题,提出了一种基于分解卷积神经网络的雷达目标辨识算法。以深度可分离卷积为基础建立分解卷积神经网络模型。为了减少模型参数,通过减少卷积核数量和全连接层连接节点数量,减少识别特征种类,建立了精简分解卷积神经网络。实测数据的处理结果表明,该算法与现有卷积神经网络方法相比,精简分解卷积神经网络对真实目标样本、地杂波样本和密集假目标样本具有更高的识别正确率,且精简模型参数数量不到现有方法的十分之一。
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