基于深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)的雷達(dá)空中目標(biāo)識別

摘 要：

雷達(dá)空中目標(biāo)高分辨距離像 （high resolution range profile， HRRP） 中往往包含一定的雜波噪聲，利用HRRP開展空中目標(biāo)識別需要重點考慮噪聲的影響。針對上述問題，提出一種基于深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò) （deep residual shrinkage network， DRSN） 的雷達(dá)空中目標(biāo)HRRP識別方法。該網(wǎng)絡(luò)將深度殘差網(wǎng)絡(luò)、軟閾值函數(shù)和注意力機(jī)制結(jié)合起來，采用跨層恒等連接方式，不僅可以避免網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過深造成梯度消失或梯度爆炸，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力下降的問題，還可以有效過濾掉識別過程中噪聲特征的影響，使模型專注于目標(biāo)區(qū)域的深度特征識別，提升強(qiáng)噪聲背景下模型的識別能力。實驗結(jié)果表明，相對于其他常用的深度學(xué)習(xí)模型，所提方法在各個信噪比條件下，識別效果均有一定的優(yōu)勢，該模型對噪聲具有較強(qiáng)的魯棒性。

關(guān)鍵詞：

空中目標(biāo)識別; 高分辨距離像; 深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò); 噪聲魯棒性

中圖分類號：

TN 957

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A""" DOI：10.12305/j.issn.1001-506X.2024.09.13

Radar air target recognition based on deep residual shrinkage network

YIN Jianguo1，2，*， SHENG Wen1， JIANG Wei1

（1. Air-Defense Early Warning Equipment Department， Air Force Early Warning Academy，

Wuhan 430019， China; 2. Unit 95866 of the PLA， Baoding 071051， China）

Abstract：

The high resolution range profile（HRRP） of radar air target often contains a certain amount of clutter noise， and it is necessary to focus on the influence of noise to carry out air target recognition using HRRP. To address the above issues， an air target HRRP recognition method based on deep residual shrinkage network （DRSN） is proposed， which combines deep residual network， soft thresholding function and attention mechanism， and cross-layer identity connection method is adopted. DRSN can not only avoid the problem of gradient vanishing or gradient exploding caused by too deep layers of the network， which leads to the degradation of the learning ability of the network， but also can effectively filter out the influence of noisy features in the recognition process， so that the model can focus on the recognition of deep features in the target region and improve the recognition ability of the model in the strong noise background. The experimental results show that the proposed method has certain advantages in recognition effect under each signal-to-noise ratio condition compared with other commonly used deep learning models， and the model has strong robustness to noise.

Keywords：

air target recognition; high resolution range profile （HRRP）; deep residual shrinkage network （DRSN）; robustness to noise

0 引 言

雷達(dá)自動目標(biāo)識別 （radar automatic target recognition， RATR） 是現(xiàn)代化信息戰(zhàn)爭中的重要手段。隨著現(xiàn)代雷達(dá)技術(shù)和信息處理技術(shù)的迅猛發(fā)展，基于高分辨距離像 （high resolution range profile， HRRP） 的RATR引起了廣泛關(guān)注，成為了研究熱點之一［1-5］。雷達(dá)HRRP是寬帶雷達(dá)獲取目標(biāo)在視線方向上的一維投影矢量和，包含豐富的目標(biāo)結(jié)構(gòu)信息，比如目標(biāo)尺寸和散射體分布等，是識別空/天目標(biāo)的重要依據(jù)。

傳統(tǒng)的RATR方法主要由4個部分組成，即數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇和提取及目標(biāo)識別，核心在于目標(biāo)特征的選擇和提取，需要具備深厚的領(lǐng)域知識來構(gòu)建目標(biāo)特征庫。特征的選擇不僅要考慮到目標(biāo)回波中的噪聲分量和冗余分量的影響，還要在降低數(shù)據(jù)維度的同時盡可能保留目標(biāo)的本質(zhì)信息，才能提高識別的準(zhǔn)確率和效率。在基于HRRP的RATR中，傳統(tǒng)方法中常用的特征主要包括反映目標(biāo)物理結(jié)構(gòu)的平移不變特征、反映目標(biāo)HRRP散射隨機(jī)性的熵特征及反映目標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)體散射矩陣和散射能量的相似性特征等［6-8］，通過選擇相應(yīng)特征，可以在一定程度上提升識別能力和泛化能力。但是，特征的選擇嚴(yán)重依賴于經(jīng)驗知識，且并不是特征越多越好，只有選擇那些能反映目標(biāo)深層次特性的特征才能對目標(biāo)識別做出貢獻(xiàn)，而如何準(zhǔn)確地選擇這些特征本身就是一個難題，如果一些隱藏的卻反映目標(biāo)深層次特性的特征無法被有效利用，則識別性能會受到影響。此外，傳統(tǒng)方法中采用了淺層線性的模型結(jié)構(gòu)，不利于獲得目標(biāo)的深層分類信息，也會影響到模型的識別性能。

近年來，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，并取得了極其優(yōu)異的性能表現(xiàn)。相比于傳統(tǒng)方法，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法采用非線性層次化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以從大量原始數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)到目標(biāo)的深層次隱藏特征，并且能夠自適應(yīng)地調(diào)整模型參數(shù)，最終提高識別的效率和準(zhǔn)確度。基于此，基于深度學(xué)習(xí)的RATR已成為廣泛研究的熱點之一。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （convolutional neural networks， CNN） 是深度學(xué)習(xí)的典型網(wǎng)絡(luò)，已廣泛應(yīng)用于雷達(dá)目標(biāo)識別中［9-11］。文獻(xiàn)［12］采用CNN自動提取多基地雷達(dá)系統(tǒng)目標(biāo)HRRP的高階特征，仿真結(jié)果顯示該方法在低信噪比的情況下依然表現(xiàn)出了良好的識別性能，系統(tǒng)具有較強(qiáng)的魯棒性。文獻(xiàn)［13］進(jìn)一步加深網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，采用深度CNN （deep CNN， DCNN） 對添加了不同信噪比噪聲的HRRP進(jìn)行識別，取得了相對較好的識別效果，但在低信噪比 （如小于等于5 dB） 情況下該網(wǎng)絡(luò)模型的識別率仍不足60%。傳統(tǒng)的CNN模型沒有考慮相鄰時間內(nèi)輸入樣本間的相關(guān)性，相鄰HRRP之間是存在時間依賴性的，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （recurrent neural network， RNN） 可以有效解決這一問題。文獻(xiàn)［14］采用RNN 中的長短時記憶 （long-short time memory， LSTM） 網(wǎng)絡(luò)對3類目標(biāo)進(jìn)行分類，輸入節(jié)點為128，隱藏節(jié)點為 50，輸出數(shù)為 3。訓(xùn)練數(shù)據(jù)每類含175幅HRRP，對100幅測試數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，識別率高于95%。HRRP中包含部分非目標(biāo)區(qū)域，該區(qū)域的信息對于目標(biāo)識別是無用且不利的。針對這種情況，文獻(xiàn)［15］引入注意力機(jī)制模型和CNN相結(jié)合構(gòu)成目標(biāo)注意力CNN，可以自適應(yīng)地為HRRP 每個局部特征分配權(quán)重，從而定位于目標(biāo)區(qū)域，增強(qiáng)模型對有價值目標(biāo)信息的興趣。文獻(xiàn)［16］ 將 CNN、雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制相結(jié)合，既讓模型專注于判別目標(biāo)區(qū)域，也對數(shù)據(jù)的時移敏感性有很強(qiáng)的魯棒性。另外，文獻(xiàn)［17-20］采用自編碼器 （auto-encoder， AE） 或其改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)開展基于HRRP的目標(biāo)識別，利用AE提取目標(biāo)的多維隱特征，使得系統(tǒng)更具穩(wěn)健性，均取得了較好的識別效果。文獻(xiàn)［21］提出一種堆棧去噪AE （stacked denoising AE， SDAE），可以對HRRP這種高維散射數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行更加深層次的壓縮和提取，同時對數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理，比傳統(tǒng)的AE具備更強(qiáng)的噪聲魯棒性和泛化能力。上述研究顯示，相比于傳統(tǒng)RATR方法，基于深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)目標(biāo)識別在性能和準(zhǔn)確率上具有獨(dú)特的優(yōu)勢，尤其是在低信噪比情況下其性能有大幅提升，值得開展研究。

近年來，殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （residual network， ResNet） 得到了廣泛的關(guān)注，在典型深度學(xué)習(xí)算法多層CNN中，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的加深，網(wǎng)絡(luò)模型會出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸、模型退化以及過擬合的問題，而在ResNet中引入恒等函數(shù)和殘差函數(shù)可以有效地避免上述問題［22］。HRRP中包含有豐富的目標(biāo)結(jié)構(gòu)信息，被廣泛用于目標(biāo)識別中，但同時也包含有大量的噪聲和一些冗余信息。本文針對HRRP中存在噪聲和非目標(biāo)區(qū)域問題，引入深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò) （deep residual shrinkage network， DRSN）［23］，該網(wǎng)絡(luò)由深度殘差網(wǎng)絡(luò)、軟閾值函數(shù)和注意力機(jī)制三部分組成。軟閾值函數(shù)的引入可以有效過濾掉噪聲特征的影響，提高強(qiáng)噪聲信號下模型的識別性能，在噪聲信號的識別中有著良好的效果［23］;注意力機(jī)制既可以自動設(shè)置閾值，避免人工設(shè)置閾值，也可以將注意力集中于局部感興趣區(qū)域，增強(qiáng)有用信息對目標(biāo)識別的積極作用。因此，本文所采用的方法在基于HRRP的目標(biāo)識別中更具有優(yōu)勢，也具備更強(qiáng)的噪聲魯棒性。

1 DRSN模型設(shè)計

典型的DRSN整體結(jié)構(gòu)由卷積層、一定數(shù)量的殘差收縮模塊 （residual shrinkage building unit， RSBU）、批標(biāo)準(zhǔn)化 （batch normalization， BN）、線性整流函數(shù) （rectified linear unit， ReLU）、全局均值池化層 （global average pooling， GAP） 和全連接 （fully comected， FC） 輸出層組成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖1所示。

其中，RSBU是該網(wǎng)絡(luò)的核心結(jié)構(gòu)，主要由深度殘差網(wǎng)絡(luò)、軟閾值函數(shù)和注意力機(jī)制組成。

1.1 深度殘差網(wǎng)絡(luò)

在深度學(xué)習(xí)中，層數(shù)的加深可以減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)量，提升模型性能。但是，層數(shù)的加深也容易導(dǎo)致梯度消失或梯度爆炸的問題，尤其是梯度消失會導(dǎo)致誤差無法反向傳播，從而導(dǎo)致學(xué)習(xí)很慢或者根本無法更新參數(shù)并學(xué)習(xí)，使網(wǎng)絡(luò)難以有好的結(jié)果。另外，典型CNN算法隨著層數(shù)加深，可能出現(xiàn)模型退化的問題，即隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的加深，新增的層可能無法學(xué)習(xí)到恒等映射?；谏鲜鰡栴}，ResNet被提出，該網(wǎng)絡(luò)采用跨層恒等路徑的方式，減輕了參數(shù)優(yōu)化的難度，可以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增加的同時提升模型性能。殘差網(wǎng)絡(luò)最重要的是殘差單元模塊，結(jié)構(gòu)如圖2所示，其中x為輸入，F(xiàn)（x）為殘差函數(shù)。

深度殘差網(wǎng)絡(luò)即是在網(wǎng)絡(luò)主體部分堆疊多個殘差單元模塊，加深網(wǎng)絡(luò)層數(shù)。在深度殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行基于反向傳播的模型訓(xùn)練時，其損失不僅能夠通過卷積層等進(jìn)行逐層的反向傳播，而且能夠通過恒等映射進(jìn)行更為方便的反向傳播，從而更容易訓(xùn)練得到更優(yōu)的模型。

1.2 軟閾值函數(shù)

軟閾值化是信號處理中常用的降噪方式，軟閾值函數(shù)如下所示：

dout=din－τ， dingt;τ

0， －τ≤din≤τ

din+τ， dinlt;－τ（1）

式中：din為輸入；dout為輸出；τ為閾值，為恒正數(shù)。其基本原理是先對輸入信號進(jìn)行分解，然后通過軟閾值函數(shù)對分解后的信號進(jìn)行過濾，最后重構(gòu)信號。通過式（1）可以看出，其將絕對值低于τ的特征置為0，而將其他的特征也朝著0調(diào)整，即達(dá)成“收縮”的效果。

另外，軟閾值函數(shù)是一個非線性變換函數(shù)，從式（1）可以看出，其梯度只有0和1兩種，可以有效避免梯度爆炸和

梯度消失的問題。

1.3 注意力機(jī)制

軟閾值函數(shù)中閾值τ的設(shè)置非常重要，其取值對于降噪的結(jié)果有直接的影響。DRSN引入注意力機(jī)制可以自動設(shè)置閾值，避免人工設(shè)置閾值帶來的不確定性。

注意力機(jī)制可以將注意力集中于局部關(guān)鍵信息，通過一個小型子網(wǎng)絡(luò)，自動學(xué)習(xí)到一組權(quán)值系數(shù)，對各個特征通道進(jìn)行加權(quán)，從而可以增強(qiáng)有用信息的同時抑制冗余信息。

將注意力機(jī)制、軟閾值函數(shù)和殘差單元模塊集成在一起組成DRSN的基本RSBU，其基本結(jié)構(gòu)如圖3所示。

DRSN通過引入注意力機(jī)制，使每個樣本都可以有獨(dú)特的一組權(quán)重，可以根據(jù)樣本本身的特點，進(jìn)行獨(dú)特的特征通道權(quán)重調(diào)整，保證每個樣本都有自己獨(dú)特的閾值，有效地消除樣本中的噪聲信息和重構(gòu)特征。因此，DRSN適用于輸入信號中各個樣本噪聲含量不同的情況，有利于含噪信號分類任務(wù)性能的提升。

本文提出的DRSN的整體結(jié)構(gòu)如圖4所示，該結(jié)構(gòu)從輸入到輸出含由輸入層、卷積層、10層堆疊的殘差單元模塊、BN、ReLU激活函數(shù)、GAP和FC組成。

2 實驗結(jié)果及對比分析

2.1 實驗數(shù)據(jù)

本文采用的是3類飛機(jī)的HRRP數(shù)據(jù)，3類飛機(jī)分別為中型噴氣飛機(jī)Z、小型噴氣飛機(jī)X和中型螺旋槳飛機(jī)L。HRRP是寬帶雷達(dá)獲取目標(biāo)在視線方向上的一維投影矢量和，包含豐富的目標(biāo)結(jié)構(gòu)信息，圖5為飛機(jī)目標(biāo)的HRRP樣本生成示意圖。

3類飛機(jī)的HRRP示例如圖6所示，每類飛機(jī)的采樣點為256，HRRP中包含有非目標(biāo)區(qū)域的冗余信息和目標(biāo)區(qū)域的回波信息，前者如橢圓區(qū)域所示，后者如矩形區(qū)域所示。每類樣本包含8 500條數(shù)據(jù)，按照0.75∶0.25的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集，即訓(xùn)練集中包含6 375條數(shù)據(jù)，測試集中包含2 125條數(shù)據(jù)。

2.2 實驗環(huán)境與評估指標(biāo)

實驗設(shè)備采用Win11系統(tǒng)計算機(jī)，顯卡為NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU，實驗語言為Python語言。采用以Tensorflow為后端的TFLearn深度學(xué)習(xí)庫進(jìn)行程序開發(fā)和訓(xùn)練測試，隱藏層激活函數(shù)用ReLU，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為訓(xùn)練時需要優(yōu)化的代價函數(shù)，采用Adam優(yōu)化器更新參數(shù)，最后采用Softmax分類器。

使用的評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率、網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)量、訓(xùn)練與測試時長、模型大小等。最佳網(wǎng)絡(luò)模型保存為h5格式。

2.3 實驗結(jié)果及對比分析

本文首先給出建立的DRSN模型，用于HRRP識別時的結(jié)果分析;然后，對原始HRRP進(jìn)行加噪處理，加入不同能量的高斯白噪聲，使得輸入信號的信噪比分別為5 dB、10 dB、15 dB、20 dB、25 dB和30 dB，比較在不同信噪比下建立的DRSN模型的識別性能;最后，對上述不同信噪比的信號，分別采用ResNet、1DCNN、LSTM和SDAE進(jìn)行識別，與本文采用的DRSN模型識別結(jié)果進(jìn)行對比。

2.3.1 DRSN對3類目標(biāo)的識別效果分析

定義每個訓(xùn)練批次為64，訓(xùn)練50個周期，學(xué)習(xí)率為0.001，模型對原始數(shù)據(jù)的訓(xùn)練結(jié)果如圖7所示。

圖7展示了模型的訓(xùn)練精度和損失值的變化過程。由圖7可知，DRSN具有較低的損失值，反映了DRSN對訓(xùn)練數(shù)據(jù)具備良好的學(xué)習(xí)能力。同時，該模型訓(xùn)練時收斂較快，這得益于殘差模塊中的多次跳躍性連接和數(shù)據(jù)批量化處理。圖8的混淆矩陣顯示，類別1和類別2出現(xiàn)少量的識別錯判問題，類別3全部識別正確，測試集中3種目標(biāo)的平均識別精度達(dá)到98.1%，表明該模型對本文所使用的數(shù)據(jù)集具有很好的識別效果。

2.3.2 信噪比對DRSN模型識別效果的影響

DRSN引入軟閾值函數(shù)和注意力機(jī)制，可以有效地過濾噪聲特征對識別的影響，提高模型的噪聲魯棒性。本文為驗證DRSN對HRRP識別中在不同信噪比條件下的識別性能，對原始數(shù)據(jù)添加不同能量的高斯白噪聲，得到信噪比分別為5 dB、10 dB、15 dB、20 dB、25 dB和30 dB的信號，信噪比SNR的定義如下所示：

SNR=10lgPsignalPnoise（2）

式中：Psignal為HRRP的平均功率;Pnoise為噪聲功率。通過本文建立的DRSN模型進(jìn)行訓(xùn)練后，平均識別精度如表1所示。

由表1可知，隨著信噪比的降低，模型的識別精度在下降，由于引入軟閾值函數(shù)，可以自動調(diào)整閾值，從而過濾掉一部分噪聲。可以看到，即使在5 dB信噪比下，DRSN模型仍具備69.8%的識別精度，表明該網(wǎng)絡(luò)對噪聲具有魯棒性。

2.3.3 不同信噪比下各網(wǎng)絡(luò)模型識別效果對比

為進(jìn)一步驗證DRSN對噪聲的魯棒性，本文對比了DRSN、ResNet、1DCNN、LSTM和SDAE等5種網(wǎng)絡(luò)模型的識別效果，輸入信號為第2.3.3節(jié)中加噪處理得到的6種不同信噪比的信號。5種方法在不同信噪比下的平均識別率如圖9所示。

從圖9可以看出，當(dāng)信噪比為30 dB時，各個網(wǎng)絡(luò)的識別效果都比較好，本文采用的DRSN平均識別率最高，達(dá)到97.3%，比排名第2的SDAE模型高出2.9%。而隨著信噪比的降低，各個方法的識別性能總體降低，但是本文使用的方法即使在5 dB和10 dB的信噪比下識別效果依然領(lǐng)先。綜上所述，本文采用的網(wǎng)絡(luò)模型對噪聲具有更強(qiáng)的魯棒性。

3 結(jié)束語

本文提出一種用于雷達(dá)空中目標(biāo)HRRP識別的DRSN。該網(wǎng)絡(luò)引入深度殘差網(wǎng)絡(luò)、軟閾值函數(shù)和注意力機(jī)制，可以提高模型在高噪聲數(shù)據(jù)或復(fù)雜數(shù)據(jù)上的特征學(xué)習(xí)效果，而雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中往往伴隨著一些噪聲和雜波，因此DRSN非常適用于雷達(dá)回波數(shù)據(jù)。

本文對3種飛機(jī)目標(biāo)的實測數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，在不加入額外噪聲的情況下平均識別精度可以達(dá)到98.1%，具備較高的識別性能。而在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加噪處理后，在不同信噪比條件下該模型依然具備較好的識別精度，最后通過與其他幾種常用于HRRP識別的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行比較，在各個信噪比條件下，本文提出的模型都具備一定的優(yōu)勢。結(jié)果表明，本文提出的DRSN模型在空中目標(biāo)HRRP識別中具備更優(yōu)的性能。

在實際的雷達(dá)應(yīng)用中，雷達(dá)回波信號中除了噪聲信息外，還包含一定數(shù)量的地物雜波和氣象雜波，這部分雜波信號會干擾到正常目標(biāo)的識別，除了采用雜波抑制方法濾除雜波以外，下一步還需要研究更穩(wěn)健、更具泛化性的雷達(dá)目標(biāo)識別算法以應(yīng)對雜波干擾。此外，雷達(dá)系統(tǒng)采樣率也會對目標(biāo)回波信號造成影響，過低采樣率可能會導(dǎo)致信號細(xì)節(jié)丟失或者不準(zhǔn)確，進(jìn)而影響對目標(biāo)結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)的刻畫，不同采樣率對雷達(dá)目標(biāo)識別的影響，也是下一步需要考慮的問題。最后，在實際應(yīng)用中，非合作目標(biāo)的數(shù)據(jù)獲取往往比較困難，樣本數(shù)量較少，因此下一步也將對非合作目標(biāo)識別問題展開研究。

參考文獻(xiàn)

［1］ LI L， LIU Z， LI T. Radar high resolution range profile recognition via multi-SV method［J］. Journal of Systems Engineering and Electronics， 2017， 28（5）： 879-889.

［2］ 張一凡， 張雙輝， 劉永祥， 等. 基于注意力機(jī)制的堆疊LSTM網(wǎng)絡(luò)雷達(dá)HRRP序列目標(biāo)識別方法［J］. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù)， 2021， 43（10）： 2775-2781.

ZHANG Y F， ZHANG S H， LIU Y X， et al. Radar HRRP sequence target recognition method of attention mechanism based stacked LSTM network［J］. Systems Engineering and Electronics， 2021， 43（10）： 2775-2781.

［3］ 王彩云， 黃盼盼， 李曉飛， 等. 基于AEPSO-SVM算法的雷達(dá)HRRP目標(biāo)識別［J］. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù)， 2019， 41（9）： 1984-1989.

WANG C Y， HUANG P P， LI X F， et al. Radar HRRP target recognition based on AEPSO-SVM algorithm［J］. Systems Engineering and Electronics， 2019， 41（9）： 1984-1989.

［4］ ZENG Z Q， SUN J P， HAN Z， et al. Radar HRRP target recognition method based on multi-input convolutional gated recurrent unit with cascaded feature fusion［J］. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters， 2022， 19： 4026005.

［5］ 張國令， 吳崇明， 李睿， 等. 基于一維堆疊池化融合卷積自編碼器的HRRP目標(biāo)識別方法［J］. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù)， 2021， 43（12）： 3533-3541.

ZHANG G L， WU C M， LI R， et al. HRRP target recognition method based on one-dimensional stacked pooling fusion convolutional autoencoder［J］. Systems Engineering and Electronics， 2021， 43（12）： 3533-3541.

［6］ 范學(xué)滿， 胡生亮， 賀靜波. 對海雷達(dá)目標(biāo)識別中全極化HRRP的特征提取與選擇［J］. 電子與信息學(xué)報， 2016， 38（12）： 3261-3268.

FAN X M， HU S L， HE J B. Feature extraction and selection of full polarization HRRP in target recognition process of maritime surveillance radar［J］. Journal of Electronics amp; Information Technology， 2016， 38（12）： 3261-3268.

［7］ WAN J W， CHEN B， XU B， et al. Convolutional neural networks for radar HRRP target recognition and rejection［J］. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing， 2019： 5.

［8］ DING B C， CHEN P H. HRRP feature extraction and recognition method of radar ground target using convolutional neural network［C］∥Proc.of the International Conference on Electromagnetics in Advanced Applications， 2019： 658-661.

［9］ MA M Y， LIU K， LUO X， et al. Multi-view polarization HRRP target recognition based on convolutional neural network［J］. IoT as a Service， 2021， 346（1）： 710-720.

［10］ PAN M， LIU A L， YU Y Z， et al. Radar HRRP target recognition model based on a stacked CNN-Bi-RNN with attention mechanism［J］. IEEE Trans.on Geoscience and Remote Sensing， 2021， 60： 5100814.

［11］ DU C， TIAN L， CHEN B， et al. Region factorized recurrent attentional network with deep clustering for radar HRRP target recognition［J］. Signal Processing， 2021， 183： 108010.

［12］ LUNDEN J， KOIVUNEN V. Deep learning for HRRP-based target recognition in multistatic radar systems［C］∥Proc.of the IEEE Radar Conference， 2016.

［13］ 盧旺， 張雅聲， 徐燦， 等. 基于雙譜-譜圖特征和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的HRRP目標(biāo)識別方法［J］.系統(tǒng)工程與電子技術(shù)， 2020， 42（8）： 1703-1709.

LU W， ZHANG Y S， XU C， et al. HRRP target recognition method based on bispectrum-spectrogram feature and deep convolutional neural network［J］. Systems Engineering and Electronics， 2020， 42（8）： 1703-1709.

［14］ JITHESH V， SAGAYARAJ M J， SRINIVASA K G. LSTM recurrent neural networks for high resolution range profile based radar target classification［C］∥Proc.of the 3rd International Conference on Computational Intelligence amp; Communication Technology， 2017.

［15］ CHEN J， DU L， GUO G B， et al. Target attentional CNN for radar automatic target recognition with HRRP［J］. Signal Processing， 2022， 196（1）： 108497.

［16］ WAN J W， CHEN B， LIU Y Q， et al. Recognizing the HRRP by combining CNN and BiRNN with attention mechanism［J］. IEEE Access， 2020， 8： 20828-20837.

［17］ ZHANG G L， WANG X D， LI R， et al. Research on HRRP target recognition based on one-dimensional stack convolutional autoencoder［J］. Journal of Physics： Conference Series， 2020， 1651（1）： 012172.

［18］ 翟穎， 陳渤. 基于穩(wěn)健變分自編碼模型的雷達(dá)高分辨距離像目標(biāo)識別算法［J］. 電子學(xué)報， 2020， 48（6）： 1149-1155.

ZHAI Y， CHEN B. Robust variational auto-encoder for radar HRRP target recognition［J］. Acta Electronica Sinica， 2020， 48（6）： 1149-1155.

［19］ LI R， WANG X D， QUAN W， et al. A staked discriminative auto-encoder based on center loss for radar target HRRP recognition［J］. Journal of Physics： Conference Series， 2020， 1651（1）： 012153.

［20］ LIAO L Y， DU L， CHEN J. Class factorized complex variational auto-encoder for HRR radar target recognition［J］. Signal Processing， 2021， 182（1）： 107932.

［21］ VINCENT P， LAROCHELLE H， LAJOIE I， et al. Stacked denoising autoencoders： learning useful representations in a deep network with a local denoising criterion［J］. Journal of Machine Learning Research， 2010， 11（12）： 3371-3408.

［22］ HE K M， ZHANG X Y， REN S Q， et al. Deep residual learning for image recognition［C］∥Proc.of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition， 2016： 770-778.

［23］ ZHAO M H， ZHONG S S， FU X Y， et al. Deep residual shrinkage networks for fault diagnosis［J］. IEEE Trans.on Industrial Informatics， 2020， 16（7）： 4681-4690.

作者簡介

尹建國（1990—），男，助理講師，博士研究生，主要研究方向為雷達(dá)目標(biāo)識別、深度學(xué)習(xí)。

盛 文（1966—），男，教授，博士，主要研究方向為預(yù)警裝備管理與保障技術(shù)。

蔣 偉（1989—），男，講師，博士，主要研究方向為預(yù)警裝備管理與保障技術(shù)。