深度自编码器优化算法提升雷达低小慢目标检测性能

本文主要探讨了雷达低小慢目标探测技术的现有挑战及其解决策略，着重研究了深层自编码器在雷达目标检测中的应用。传统的深度学习模型如深层自编码器（Deep Autoencoder, DAE）在处理这类问题时，可能会遇到学习速率控制的难题，如学习速率过大会导致网络不稳定，而过小则可能导致收敛速度缓慢。为了克服这些问题，作者引入自适应学习理论，并提出了基于Rumelhart函数的深层自编码器自适应算法（RDAAA）。 Rumelhart函数是一种动态调整学习速率的方法，它可以根据网络训练过程中的误差情况自动调整参数更新的速度，从而在保证网络稳定的同时提高学习效率。作者证明了该算法具有收敛性，这意味着随着训练的进行，网络能够逐步逼近最优解。通过对比实验，包括RDAAA、基于交叉熵函数的深层自编码器学习算法（CDAA）以及误差反向传播算法（Backpropagation Algorithm, BPA），在限定误差范围和选择最佳学习速率的前提下，RDAAA表现出更快的收敛速度和更高的正确识别率。 研究还深入分析了雷达目标检测与深度学习之间的关系，特别是针对低小慢目标的特性，将其检测问题视为模式分类任务。实验结果显示，RDAAA和CDAA在目标检测方面的性能明显优于BPA，特别是在信噪比较低的情况下，RDAAA依然能保持较高的目标发现概率。这表明自适应优化算法对于雷达目标检测的精度提升具有显著作用，尤其是在复杂环境条件下，如高噪声或目标特征不明显的场景。 总结来说，这篇论文提供了一种有效的方法来优化雷达目标检测过程中的深度学习算法，通过自适应学习策略提高了模型的性能和鲁棒性，这对于实际雷达系统的设计和应用具有重要的理论和实践价值。