计算机应用研究

作者：王泓霖,李伟,许强,徐建业,张军,

单位：1.空军工程大学a.研究生院;b.信息与导航学院,西安710077；2.国防科技大学电子科学与工程学院,长沙410073；

关键词：深度置信网络,高分辨距离像,重构误差,目标识别,

基金：国家自然科学基金资助项目；航天科技创新基金资助项目；航空科学基金资助项目；；

为提高雷达目标识别准确率，提出了一种基于深度置信网络（DBN）的高分辨率雷达距离像（HRRP）识别方法。首先利用受限玻尔兹曼机（RBM）对HRRP数据进行逐层无监督训练，根据对比散度（CD）算法更新网络参数，通过误差重构设计DBN深度；而后利用反向传播（BP）机制对DBN模型参数进行有监督的微调；最后基于该模型实现了HRRP的分类与识别。实验结果表明，与传统神经网络相比，本文方法的识别准确率及噪声鲁棒性显著提高，识别准确率可提高8.5%。

来源：2020年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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