基于改进稀疏自编码模型的雷达目标HRRP的降噪和重构方法

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摘要

本发明提出了一种基于改进稀疏自编码模型的雷达目标HRRP的降噪和重构方法。在非合作复杂电磁环境下，雷达目标一维距离像数据容易受到强噪声的污染，对雷达目标HRRP进行有效的降噪和重构可以极大的提高后续目标识别的正确率。该方法根据雷达目标HRRP的特点设计了模型的目标函数，利用过完备思想和本质维度估计的方法选取了自编码模型隐藏层的神经元个数和稀疏系数。最后，针对损失函数收敛于非零值这一问题，本文利用奇异值分解算法对模型的权值矩阵进行了微调，得到了最终的用于对雷达目标一维距离像数据进行降噪和重构的模型。该方法能够在抑制噪声的同时，很好的对雷达目标一维距离像数据进行重构。

基本信息

专利标题：

基于改进稀疏自编码模型的雷达目标HRRP的降噪和重构方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN109490840A

申请号：

CN201811401078.9

公开（公告）日：

2019-03-19

申请日：

2018-11-22

授权号：

CN109490840B

授权日：

2022-05-31

发明人：

郭晨简涛徐从安孙顺王海鹏王聪

申请人：

中国人民解放军海军航空大学

申请人地址：

山东省烟台市芝罘区二马路188号科研学术处

代理机构：

代理人：

优先权：

CN201811401078.9

主分类号：

G01S7/02

IPC分类号：

G01S7/02