El uso de algoritmos de redes neuronales tradicionales para adaptarse al reconocimiento de objetivos de perfil de alta resolución (HRRP) es un problema complejo en el campo actual del reconocimiento de objetivos por radar. Bajo la premisa de analizar en profundidad la estructura y el algoritmo de la red de memoria a corto plazo (LSTM), este estudio utiliza un modelo de atención para extraer datos de la secuencia. Construimos un modelo de red de secuencia paralela dual para la clasificación y el reconocimiento rápidos y para mejorar eficazmente la estructura inicial de la red LSTM al tiempo que se reducen las capas de la red. A través de la demostración mediante el diseño de experimentos de control, se demuestra el rendimiento de reconocimiento de objetivos del HRRP. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo de memoria a corto plazo bidireccional (BiLSTM) tiene ventajas evidentes sobre el método de coincidencia de plantillas y las redes LSTM iniciales. El algoritmo BiLSTM mejorado propuesto en este estudio ha mejorado significativamente la precisión de reconocimiento de objetivos del radar HRRP, lo que ha aumentado la eficacia del algoritmo mejorado.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Enriquecimiento semántico e inferencia de relaciones en una red social en línea
Artículo:
Asignación de potencia de doble iteración energéticamente eficiente para un sistema de retransmisión bifásico con antenas masivas
Artículo:
Análisis del modelo de almacenamiento MOLAP frente al modelo de almacenamiento ROLAP
Artículo:
Estrategia metodológica para aproximar los paradigmas funcional, estructurado y orientado a objetos en ingeniería de sistemas a partir de aprendizaje significativo
Artículo:
Resultados experimentales de novedosos algoritmos de estimación de DoA para antenas compactas reconfigurables
Folleto:
Análisis de rentabilidad económica y financiera
Artículo:
Emisiones globales de gases de efecto invernadero provenientes de materiales de construcción residencial y comercial: estrategias de mitigación para 2060
Artículo:
¿Por qué debemos conservar la fauna silvestre?
Artículo:
Estudio sobre la migración global de materiales plásticos de empaque usados en la industria de alimentos