山东大学学报(工学版)

作者：李怡霏,郭尊华

单位：山东大学(威海)机电与信息工程学院, 山东 威海 264209

关键词：自动目标识别,高分辨率距离像,Chirplet神经网络,

基金：国家自然科学基金资助项目(61401252)

针对飞机目标的自动识别问题,提出一种联合特征提取与分类的Chirplet神经网络方法,实现一维高分辨率距离像的识别。Chirplet神经网络将Chirplet原子变换用于多层前馈神经网络结构的输入层,替换传统的激励函数对距离像序列进行特征提取;网络的分类部分由隐层和输出层组成。在训练过程中调整神经网络权值的同时,完成对Chirplet原子时频参数的自动调整,协调优化特征参数和分类器参数,使Chirplet神经网络同时实现特征提取和目标分类。对4类飞机目标的仿真测试结果表明,相比时频变换和Gabor原子网络等方法,具有四特征参数的Chirplet神经网络方法具有较高的识别率和抗噪性能。

来源：2020年第3期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

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