深度置信网络在高分辨率雷达识别中的应用

"基于深度置信网络的高分辨率雷达距离像识别" 本文介绍了一种针对雷达目标识别的新方法，该方法利用深度置信网络（DBN）对高分辨率雷达距离像（HRRP）进行分析，以提升识别的准确率。在雷达目标识别领域，高分辨率的距离像提供了丰富的目标特征，但同时也带来了大量的复杂数据处理挑战。DBN作为一种深度学习模型，因其在处理复杂数据和特征提取方面的优势，被广泛应用于各种识别任务。 首先，文章指出采用受限玻尔兹曼机（RBM）对HRRP数据进行逐层无监督预训练。RBM是一种特殊的概率图模型，能够通过学习数据的概率分布来捕获数据的关键特征。在预训练过程中，通过对比散度（CD）算法优化网络参数，这一算法能近似估计RBM的训练目标，即最大化数据的概率。CD算法允许在不完全知道数据分布的情况下，逐步调整RBM的权重，从而提取数据的潜在结构。 接下来，利用反向传播（BP）机制对预训练的DBN模型进行有监督的微调。BP是深度学习中常用的训练策略，它能根据实际标签信息调整网络的权重，以减小预测与真实标签之间的误差。通过BP，DBN模型可以进一步优化其特征表示，以适应特定的分类任务，如雷达目标识别。 实验结果显示，采用DBN方法的HRRP识别准确率比传统的神经网络方法提高了8.5%，同时在噪声环境中表现出更强的鲁棒性。这意味着即使在存在噪声干扰的情况下，该方法仍能保持较高的识别性能，这对于实际应用中的雷达系统至关重要。 此外，文章提到了该研究得到国家自然科学基金、航天科技创新基金和航空科学基金的支持，表明这是一个多机构合作的科研项目。作者团队包括王泓霖、李伟、许强、徐建业和张军等，他们在雷达目标识别和信号处理领域有着深厚的学术背景和实践经验。 基于深度置信网络的HRRP识别方法通过RBM的无监督学习和DBN的有监督微调，有效地提高了雷达目标识别的准确性，并且在噪声环境中的表现优于传统方法。这种方法不仅对于军事和航空航天领域的雷达系统有重要意义，也为其他领域的高维复杂数据识别提供了有价值的参考。