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基于迁移学习的雷达杂波幅度统计模型选择
被引量：
2
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作者
杨立儒
刘永祥
杨威
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第8期2457-2467,共11页
在对目标进行探测和识别的过程中,雷达杂波幅度统计模型选择是重要步骤。为了提升杂波幅度统计模型选择的准确率,基于样本分布适配,提出了一种加权再均衡分布适配的迁移学习方法,实现了仿真数据的信息向实测海杂波IPIX数据的迁移。通过...
在对目标进行探测和识别的过程中,雷达杂波幅度统计模型选择是重要步骤。为了提升杂波幅度统计模型选择的准确率,基于样本分布适配,提出了一种加权再均衡分布适配的迁移学习方法,实现了仿真数据的信息向实测海杂波IPIX数据的迁移。通过与已有算法进行比较,实验结果表明改进后的算法在IPIX数据集上能取得更好的分类准确率,在迁移学习公共数据集Office-Caltech10上的验证结果也表明了算法的普适性。
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关键词
雷达杂波
ipix
数据
迁移学习
加权再均衡分布适配
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职称材料
题名
基于迁移学习的雷达杂波幅度统计模型选择
被引量：
2
1
作者
杨立儒
刘永祥
杨威
机构
国防科技大学电子科学学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第8期2457-2467,共11页
基金
国家自然科学基金(61871384,61921001)资助课题。
文摘
在对目标进行探测和识别的过程中,雷达杂波幅度统计模型选择是重要步骤。为了提升杂波幅度统计模型选择的准确率,基于样本分布适配,提出了一种加权再均衡分布适配的迁移学习方法,实现了仿真数据的信息向实测海杂波IPIX数据的迁移。通过与已有算法进行比较,实验结果表明改进后的算法在IPIX数据集上能取得更好的分类准确率,在迁移学习公共数据集Office-Caltech10上的验证结果也表明了算法的普适性。
关键词
雷达杂波
ipix
数据
迁移学习
加权再均衡分布适配
Keywords
radar clutter
ipix date
transfer learning
weighted rebalance distribution adaptation(W-RBDA)
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于迁移学习的雷达杂波幅度统计模型选择
杨立儒
刘永祥
杨威
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022
2
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