基于注意循环神经网络模型的雷达高分辨率距离像目标识别

针对雷达高分辨率距离像(HRRP)数据的识别问题,该文利用 HRRP 生成的时序特性,提出一种基于循环神经网络的注意模型。该模型利用具有记忆功能的循环神经网络对时域数据进行编码,并根据 HRRP 中不同距离单元所映射的隐层对目标识别的重要性,自适应地赋予隐层不同的权值系数,并根据隐层特征编码特征进行HRRP目标识别。该模型利用了隐藏在HRRP数据内部的目标结构信息,提高了特征的区分度。实测数据的实验结果表明,该方法可以有效地进行识别,在样本存在一定余度数据和样本偏移的情况下,都能准确地找出目标支撑区域。