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基于雷达高分辨距离像序列识别的研究综述
文献摘要：
为了解雷达目标更多的详细信息,对基于高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)序列的目标识别方法进行分析.对隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)等面向序列识别的分类器进行阐述和讨论,分析不同分类器用于HRRP目标识别的发展历程,指出不同识别方法的优缺点及适用性条件.结果表明,该研究可为不同识别场景下应用合适的分类器提供一些思路.
文献关键词：
高分辨距离像;雷达;序列识别;人工智能;雷达自动目标识别
中图分类号：
作者姓名：
卢中原;王中训;但波
作者机构：
烟台大学物理与电子信息学院,山东 烟台 264005;海军航空大学岸防兵学院,山东 烟台 264001
文献出处：
引用格式：
[1]卢中原;王中训;但波-.基于雷达高分辨距离像序列识别的研究综述)[J].兵工自动化,2022(09):65-71
A类：
B类：
高分辨距离像,序列识别,雷达目标,详细信息,high,resolution,range,profile,HRRP,目标识别方法,隐马尔可夫模型,hidden,Markov,model,HMM,convolutional,neural,network,循环神经网络,recurrent,RNN,长短期记忆网络,long,short,term,memory,分类器,器用,雷达自动目标识别
AB值：
0.376157
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