基于注意力机制的SRU模型雷达HRRP目标识别OACSTPCD
Attention-based Simple Recurrent Unit Model for Radar HRRP Target Recognition
针对传统目标识别方法难以提取雷达高分辨距离像(HRRP)的深层特征问题,提出了一种基于注意力机制的简单循环单元(SRU)的模型进行HRRP目标识别.该模型通过SRU快速提取HRRP时序特性,引入自注意力机制自适应对重要特征进行加权,增强隐藏层状态特征的表达能力.同时通过堆叠由SRU,自注意力机制和前馈神经网络组成的模块构建深层网络,对HRRP深层特征自动提取.实验结果表明,对比其他模型,该模型可以有效识别目标.在二维可视化下,提取的深层特征可分性最好.
岳智彬;卢建斌;万露
海军工程大学电子工程学院 武汉 430033海军工程大学电子工程学院 武汉 430033海军工程大学电子工程学院 武汉 430033
电子信息工程
雷达自动目标识别高分辨距离像循环神经网络注意力机制
radar automatic target recognition(RATR)high-resolution range profile(HRRP)recurrent neural network (RNN)attention mechanism
《舰船电子工程》 2023 (4)
44-48,5
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