一种基于卷积神经网络的HRRP序列空间目标识别方法.pptx
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一种基于卷积神经网络的HRRP序列空间目标识别方法.pptx
基于卷积神经网络的HRRP序列空间目标识别方法目录添加目录项标题卷积神经网络介绍卷积神经网络的基本结构卷积神经网络的学习过程卷积神经网络的优势HRRP序列空间目标识别方法HRRP序列的特性空间目标识别的基本流程基于卷积神经网络的HRRP序列空间目标识别方法的具体实现实验结果与分析实验数据集介绍实验结果展示结果分析与其他方法的比较结论与展望本研究的主要贡献未来研究方向感谢观看
基于卷积神经网络的雷达目标HRRP分类识别方法.pptx
,CONTENTS01.02.卷积神经网络的结构卷积神经网络的学习过程卷积神经网络的优势03.HRRP图像的采集HRRP图像的预处理流程预处理过程中的关键技术04.卷积神经网络在图像分类中的应用构建基于卷积神经网络的HRRP图像分类器训练和优化网络模型05.实验数据集介绍实验结果展示结果分析与其他方法的比较06.本研究的主要贡献存在的不足与局限性未来研究方向感谢您的观看!
基于多尺度卷积神经网络的雷达HRRP目标识别方法.pdf
本发明公开了一种基于多尺度卷积神经网络的雷达HRRP目标识别方法,该方法首先进行预处理降低HRRP样本中的敏感性,然后后接的多尺度卷积神经网络可在保留HRRP样本内所蕴含的序列相关性同时,提取出HRRP包络中所含的信息,最后采用基于RNN的深度学习方法进行目标识别:该方法基于序列相关性进行建模,对物理结构特征进行建模描述,最后通过softmax进行分类识别。
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本发明公开了一种基于谱图切分预处理和卷积神经网络的雷达HRRP目标识别方法,该方法首先进行预处理降低HRRP样本中的敏感性,然后对样本进行谱图变换,紧接着的CNN层可在保留HRRP样本内所蕴含的序列相关性的同时,提取出HRRP包络中所含的信息,再通过双向RNN对时序相关性建模,提取出其高层次特征,最后通过softmax函数进行目标分类。
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基于HRRP序列的空间进动目标参数估计方法基于HRRP序列的空间进动目标参数估计方法摘要:空间进动目标参数估计是雷达信号处理中的一个重要问题,对于目标识别、跟踪以及打击等应用具有至关重要的意义。本论文针对基于高分辨率距离剖面(HRRP)序列的空间进动目标参数估计方法进行研究,提出了一种综合利用时频分析和机器学习的新型估计方法。该方法首先利用时频分析技术对HRRP序列进行分析,得到目标的时变特征。然后,结合机器学习算法,通过训练样本集的学习,得到目标的空间进动参数。实验结果表明,该方法能够准确地估计目标的空