系统工程与电子技术

作者：周春花, 魏维伟, 张学成, 郑鑫, 程冕之

单位：1. 上海无线电设备研究所, 上海 201109；2. 上海目标识别与环境感知工程技术研究中心, 上海 201109；3. 中国航天科技集团交通感知雷达技术研发中心, 上海 201109；4. 陆军装备部驻上海地区第三军事代表室, 上海 200031；5. 上海航天技术研究院, 上海 201109

关键词：逆合成孔径成像雷达,零样本学习,隐身目标

基金：上海市自然科学基金(19ZR1454000)

针对现有算法不具备识别出未在训练过程中出现的新类别目标的能力问题，提出了针对逆合成孔径成像雷达(inverse synthetic aperture imaging radar，ISAR)隐身目标零样本学习识别方法。首先，基于飞行类动态目标三维网络化物理模型，使用FEKO电磁场仿真软件进行编程，实现ISAR可见的源目标图像数据生成；然后，在此基础上形成不同飞机类目标细节属性的文本语义特征表达。所提出的新类型算法网络模型采用两个变分自编码器，分别进行了图像和语义的特征生成，从而让网络学习到模态不变的特征表达。使用可见类别数据训练网络，并获得能够凭借语义信息生成图像特征的模型。训练识别采用该学习模型不可见的未知新类别目标, 从不可见未知的新类别文本语义生成不可见未知的新目标图像特征信息，支撑了不可见未知的新目标识别, 统计未知的新类别识别正确率为75%。

来源：2023年第10期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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