【摘 要】
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雷达高分辨距离像非合作目标识别技术的发展主要受限于两个方面:一是由于非合作目标观测频率极低,导致带标签样本量严重不足,使非合作目标识别成为典型的小样本识别问题,这在
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,中国人民解放军32181部队
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金(61525105),国家自然科学基金(61771361),高等学校学科创新引智计划(111计划)(B18039)
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雷达高分辨距离像非合作目标识别技术的发展主要受限于两个方面:一是由于非合作目标观测频率极低,导致带标签样本量严重不足,使非合作目标识别成为典型的小样本识别问题,这在学界依然是一个没有定论的开放性的热点和难点问题;二是现有的目标识别方法多基于完备数据集假设,使得其与非合作目标小样本目标识别问题严重失配。针对上述问题,对于非合作目标识别抛开数据集完备假设,提出了一种采用卷积神经网络模型连续自蒸馏的雷达高分辨距离像小样本目标识别方法。该方法首先利用包含45类合作目标的完备的训练数据集训练,得到一个初始的类别无关
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