典型文献
基于1 DC-CGAN和小波能量特征的引信小样本地形目标识别
文献摘要：
无载波超宽带引信由于具有定距精度高、抗截获能力强、穿透性好、有一定反隐身能力等特点,在多个弹药平台上得到应用.在对地面目标作用时,不同地形会影响引信炸高,从而影响毁伤效果.首次提出将无载波超宽带引信用于地形识别,为引信自适应确定最佳炸高提供先决条件.地形回波的采集周期长、成本高,获取回波的数量往往较少,这会影响识别精度.为扩充数据集,提出一种改进的条件生成对抗网络,将生成器和判别器的全连接层替换为一维卷积同时增加批标准化,在实现信号生成的同时减小模式崩溃问题发生的概率,提升了小样本条件下的序列生成效果.将扩充回波信号的小波能量特征作为输入特征,利用粒子群优化的反向传播(PSO-BP)神经网络实现地形智能分类.实验结果表明:相比在原始训练集上训练,扩充训练集上训练的PSO-BP神经网络在测试集上取得了4％以上的准确率提升.
文献关键词：
无载波超宽带;地形识别;小波能量特征;条件生成对抗网络;反向传播神经网络;粒子群优化算法
中图分类号：
作者姓名：
李晓雄;张淑宁;赵惠昌;陈思
作者机构：
南京理工大学 电子工程与光电技术学院,江苏 南京210094
文献出处：
引用格式：
[1]李晓雄;张淑宁;赵惠昌;陈思-.基于1 DC-CGAN和小波能量特征的引信小样本地形目标识别)[J].兵工学报,2022(10):2545-2553
A类：
小波能量特征,无载波超宽带,地形识别
B类：
DC,CGAN,引信,小样本,目标识别,带引,抗截获,获能,穿透性,反隐身,弹药,上得,地面目标,不同地形,炸高,毁伤效果,先决条件,取回,识别精度,充数,条件生成对抗网络,生成器,判别器,全连接层,层替换,一维卷积,批标准化,模式崩溃,问题发生,样本条件,序列生成,回波信号,输入特征,PSO,智能分类,训练集,测试集,准确率提升,反向传播神经网络,粒子群优化算法
AB值：
0.295939
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