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J-GLOBAL ID：202002277664624349   整理番号：20A2103422

二重スペクトル特性と深さ畳込みニューラルネットワークに基づくHRRPターゲット認識法【JST・京大機械翻訳】

HRRP target recognition method based on bispectrum-spectrogram feature and deep convolutional neural network

著者 (4件)： Lu Wang (航天工程大学宇航科学与技術系,北京,101400) ,  Zhang Yasheng (航天工程大学宇航科学与技術系,北京,101400) ,  Xu Can (航天工程大学宇航科学与技術系,北京,101400) ,  Lin Caiyong (航天工程大学宇航科学与技術系,北京,101400)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 42  号： 8  ページ： 1703-1709  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： レーダ高分解能距離画像(HRRP)のターゲット認識において,有効な表現と特徴抽出の重要課題を,本論文で提案した。二重スペクトル-スペクトル特徴と深さ畳込みニューラルネットワーク(deepconvolutionneuralnetwork,DCNN)に基づく識別方法を提案した。最初に,HRRPの二重スペクトル-スペクトル特徴表現をCNNの入力として抽出した。次に,ネットワーク訓練により,深層の本質的特徴を抽出し,レーダターゲット認識を実現した。最後に,異なる特徴表示の識別結果を比較した。衛星ターゲットの実測データを用いた実験は,この方法が効果的にレーダターゲットを認識することができて,他の一般的特徴表現と比較して,二重スペクトル-スペクトル特徴がより良い認識精度とノイズロバスト性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  レーダ ,  *ネットワーク ,  特徴抽出 ,  *スペクトル ,  *物体認識 ,  深層 ,  高分解能 ,  ロバスト性 ,  距離画像
準シソーラス用語： 認識精度 ,  *スペクトル特性 ,  特徴表現 ,  スペクトル特徴 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： スペクトル特性 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  ターゲット認識