[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的雷達回波信號目標識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810018311.9
• 申請日: 2018-01-09
• 公開（公告）號: CN108229404B
• 公開（公告）日: 2022-03-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 崔鐵軍;范湉湉
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的雷達回波信號目標識別方法，該方法直接對雷達回波信號進行識別，從而避免了SAR圖像的復(fù)雜二維匹配濾波處理以及成像過程中的信息損失，有效提高了識別準確率。此外，該方法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而避免了對回波信號的復(fù)雜預(yù)處理和特征提取過程，極大的簡化了識別處理過程。本發(fā)明主要解決傳統(tǒng)基于SAR圖像目標識別方法需要成像預(yù)處理的問題，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于原始雷達回波數(shù)據(jù)，具有識別準確率高，抗噪聲性能好的優(yōu)勢，并且具有更具高效性與實用性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于目標信號識別，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的雷達回波信號目標識別方法。

背景技術(shù)

遙感技術(shù)是根據(jù)電磁波理論，應(yīng)用各種傳感儀器對遠距離目標所輻射和反射的電磁波信息，進行收集、處理，從而對地海面各種場景進行探測和識別的一種綜合技術(shù)。遙感技術(shù)從人造衛(wèi)星，飛機或其他飛行器上收集地物目標的電磁輻射信息，這些信息包含大量的元數(shù)據(jù)，從而使我們可以方便地檢索地理參數(shù)、生物化學(xué)量，對目標進行檢測和分類等。這樣的檢測和分類需要強大的統(tǒng)計方法，而深度學(xué)習(xí)算法在其中起到關(guān)鍵作用。

合成孔徑雷達是一種主動式的對地觀測遙感系統(tǒng)，合成孔徑雷達自動目標識別的標準架構(gòu)分為三個階段：發(fā)現(xiàn)、辨別和識別。每個階段都在上一階段的基礎(chǔ)上執(zhí)行更為復(fù)雜和精細的處理，并為下一階段篩選候選目標。然而，所有這些階段都可以看作是一個分類問題，因此可利用深度學(xué)習(xí)方法。利用單層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學(xué)習(xí)SAR圖像中的有效特征，并對MSTAR數(shù)據(jù)集進行測試。然而由于SAR圖像樣本的匱乏，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在過擬合問題。為解決這一問題，現(xiàn)有技術(shù)利用多種數(shù)據(jù)擴充和防止過擬合方法處理，且引入全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，避免了傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中全連接層參數(shù)量過大的問題。

然而，先前關(guān)于遙感自動目標識別的研究均采用基于圖像的方法，這種方法中，一個統(tǒng)計分類器被訓(xùn)練以學(xué)習(xí)SAR圖像和目標內(nèi)容之間的關(guān)系。雖然現(xiàn)有方法能取得令人滿意的識別準確度，但現(xiàn)有的研究中必須利用專業(yè)知識和成像機理作為目標識別的先驗處理。在成像過程中，成像算法和物理模型的選擇對原始信號特征的表現(xiàn)起到至關(guān)重要的作用。因此，這種固定的人工的成像過程很可能并不能最優(yōu)地描述原始信號，在成像過程中會有一定程度的信息損失。強大的深度學(xué)習(xí)方法可以消除對成像這一額外步驟的依賴，直接從原始數(shù)據(jù)中獲取具有識別能力的特征。目前對基于原始遙感信號的全自動深度學(xué)習(xí)仍缺乏研究。

從回波數(shù)據(jù)中生成SAR圖像可以被描述為一個二維的相關(guān)過程，可以通過某些卷積濾波器來實現(xiàn)。因此，從原始雷達回波數(shù)據(jù)中訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠達到更高的目標識別準確率。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：針對上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提出一種基于深度學(xué)習(xí)的雷達回波信號目標識別方法，該方法具有操作步驟簡單、可靠性高、高效且識別精度高的效果。

技術(shù)方案：為了解決現(xiàn)有基于SAR圖像自動目標識別系統(tǒng)需要成像預(yù)處理、識別準確率不高的問題，本發(fā)明提出一種基于深度學(xué)習(xí)的雷達回波信號自動目標識別方法，包括以下步驟：

(1)對雷達回波信號進行(0,1)的歸一化處理；

(2)將雷達回波信號樣本分為訓(xùn)練集樣本和測試集樣本，方便交叉驗證；

(3)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化；

(4)利用梯度下降法訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到分類器；

(5)在測試集上測試訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其分類器，得到測試結(jié)果。