雷达学报

作者：刘家麒, 陈渤, 介茜

单位：1.西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 西安 710071；2.西安电子科技大学计算机科学与技术学院 西安 710071；

关键词：雷达自动目标识别, 高分辨距离像(HRRP), 门控循环单元, 注意力机制, 平移敏感性

基金：国家自然科学基金(61771361, 61701379)，国家杰出青年科学基金(61525105)

针对雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题，传统方法只考虑样本的包络信息而忽略了距离单元间的时序相关性，该文提出了一种基于注意力机制的双向自循环神经网络模型。该模型将时域的HRRP数据通过滑窗分为正反两个序列，并将其分别通过两个相互独立的GRU网络进行特征提取，然后将同时刻提取到的特征进行拼接，从而利用了距离像双向的时序信息。考虑到不同时刻的序列对目标分类的重要性不同，通过注意力机制自适应地对各时刻隐层特征赋予不同的权值，最后根据加权求和后的隐层特征进行目标的识别与分类。实测数据实验结果表明，该文所提方法可以有效完成高分辨距离像的目标识别问题，并且在数据发生一定的时序偏移情况下，仍然可以准确找到目标区域。

来源：2019年第5期

《雷达学报》期刊编辑部

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