系统工程与电子技术

作者：张良, 杨威, 李玮杰, 杨小琪, 刘永祥

单位：国防科学技术大学电子科学学院, 湖南 长沙 410073

关键词：杂波分类,高分辨距离像,复数卷积-残差网络

基金：国家自然科学基金资助课题(61871384);国家自然科学基金资助课题(61921001)

雷达杂波幅度统计模型分类是进行杂波背景下检测目标的重要步骤。雷达杂波原始数据通常是复数数据, 但现有杂波幅度统计模型分类研究都是在实数数据上完成的。复数数据同时包含幅度和相位信息, 更丰富的信息量有助于雷达杂波幅度统计模型分类。为此, 引入复数神经网络, 利用仿真杂波高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)复数数据, 对雷达杂波幅度统计模型分类问题进行研究, 完成了以下工作: 一是为构建复数最大池化层, 定义并改进了复数最大池化算法, 通过复数卷积神经网络(complex-valued convolutional neural networks, CV-CNN) 对杂波幅度统计模型的分类实验, 对比了两种复数最大池化算法和复数平均池化算法的分类效果, 实验结果表明复数最大池化算法的分类效果更好, 分类准确率为97.29%;二是为进一步提高分类准确率, 构建了复数卷积-残差网络(complex-valued convolution-ResNet, CV-CRN), 通过实验对比分析了CV-CRN的性能, 实验结果表明, CV-CRN的分类性能优于CV-CNN, 分类准确率达到98.84%, 并具有较好的鲁棒性。

来源：2021年第11期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

查看系统工程与电子技术杂志2021年第11期