基于損失加權(quán)修正的艦船目標(biāo)HRRP小樣本元學(xué)習(xí)識(shí)別方法

簡 濤 王哲昊 王海鵬 劉 瑜 魏廣芬

（1.海軍航空大學(xué)信息融合研究所，山東煙臺(tái) 264001；2.山東工商學(xué)院信息與電子工程學(xué)院，山東煙臺(tái) 264005）

1 引言

高分辨距離像（High Resolution Range Profile，HRRP）是目標(biāo)主要散射點(diǎn)在雷達(dá)照射方向上的投影，反映了目標(biāo)散射點(diǎn)的相對(duì)位置信息，一定程度上體現(xiàn)了目標(biāo)的部分結(jié)構(gòu)信息［1］。在實(shí)際對(duì)抗環(huán)境中，雷達(dá)所針對(duì)的目標(biāo)往往是非合作目標(biāo)，由于艦船機(jī)動(dòng)性以及作戰(zhàn)環(huán)境等因素的影響，獲取數(shù)量足夠的非合作目標(biāo)HRRP 數(shù)據(jù)的難度較大。因此，小樣本條件［2］下艦船目標(biāo)HRRP 分類識(shí)別成為了雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。

早期小樣本識(shí)別技術(shù)主要以HRRP的統(tǒng)計(jì)建模方法為主，如線性動(dòng)態(tài)模型、因子分析模型以及自適應(yīng)高斯分類器模型［3］等，隨后學(xué)者們利用多任務(wù)學(xué)習(xí)理念和類別標(biāo)簽信息進(jìn)行改進(jìn)，相繼提出了多任務(wù)因子分析模型［4］、標(biāo)簽輔助因子分析模型［5］以及多任務(wù)標(biāo)簽約束卷積因子分析模型［6］等，但統(tǒng)計(jì)建模方法需要對(duì)模型的變量進(jìn)行先驗(yàn)假設(shè)。

近年來，深度學(xué)習(xí)方法在雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域得到了越來越多的重視［7］。在實(shí)際對(duì)抗環(huán)境中，目標(biāo)往往是非合作的，能獲取的實(shí)測數(shù)據(jù)量極為有限，而對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)過深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會(huì)導(dǎo)致模型過擬合［8］。針對(duì)這一問題，相關(guān)學(xué)者一方面從數(shù)據(jù)的角度出發(fā)，通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)［9］等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)；另一方面則開展基于模型遷移的學(xué)習(xí)方法研究［10］，將源域?qū)W習(xí)到的模型參數(shù)遷移至目標(biāo)域中，但當(dāng)源域與目標(biāo)域差異較大時(shí)，所建立的模型難以適用于不同的識(shí)別問題。……