CN112731327B - 一种基于cn-lsgan、stft和cnn的hrrp雷达目标识别方法 - Google Patents

一种基于cn-lsgan、stft和cnn的hrrp雷达目标识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明专利公开了提出了一种基于约束朴素最小二乘生成对抗网络(Constrained Naive Least Squares Generative Adversarial Network，CN‑LSGAN)、短时傅里叶变换(Short‑time Fourier transform，STFT)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)的HRRP雷达目标识别方法。所述方法包括以下步骤：S1，用CN‑LSGAN对HRRP数据去噪，该网络结合了最小二乘生成对抗网络(Least Squares Generative Adversarial Network，LSGAN)和带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Nets‑Gradient Penalty，WGAN‑GP)特点，将含噪声的HRRP数据通过CN‑LSGAN，生成与干净的HRRP数据相似的数据，实现数据增强；S2，采用STFT对HRRP数据进行时频分析，引入目标的频域和相位特征，以便于特征学习；S3，将时频分析得到的数据通过CNN进行目标识别。

Description

一种基于CN-LSGAN、STFT和CNN的HRRP雷达目标识别方法
技术领域
本发明涉及低信噪比情况下基于高分辨率距离像(High Resolution RangeProfile，HRRP)的目标识别技术领域，具体涉及提出了一种基于约束朴素最小二乘生成对抗网络(Constrained Naive Least Squares Generative Adversarial Network，CN-LSGAN)、短时傅里叶变换(Short-time Fourier transform，STFT)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)的HRRP雷达目标识别方法。
背景技术
高分辨率距离像(High Resolution Range Profile，HRRP)是高分辨率宽带雷达发射的电磁波信号在目标每个分辨距离单元内所有散射回波的矢量和，能够反映目标的几何结构、散射点能量分布等特征。
由于其易于获取和处理，且算法具有参数少、计算量小以及识别速度快等关键优势，因而基于HRRP的雷达目标识别成为学术界备受关注的研究热点。但是在低信噪比情况下，依旧存在基于HRRP难以进行目标识别的问题。
发明内容
本发明所要解决的问题是：提出了一种基于约束朴素最小二乘生成对抗网络(Constrained Naive Least Squares Generative Adversarial Network，CN-LSGAN)、短时傅里叶变换(Short-time Fourier transform，STFT)和卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network，CNN)的HRRP雷达目标识别方法，以解决上述背景技术提到的问题。该方法实现了数据增强，并且在数据增强的基础上，采用STFT与CNN的识别方法，相对于一维CNN和长短期记忆网络(Long Short-term MemoryNetwork，LSTM)两种目标识别方法，其识别效果更好。
本发明为解决上述问题所提供的技术方案为：
一种基于约束朴素最小二乘生成对抗网络(Constrained Naive Least SquaresGenerative Adversarial Network，CN-LSGAN)、短时傅里叶变换(Short-time Fouriertransform，STFT)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)的HRRP雷达目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，用CN-LSGAN对HRRP数据去噪，该网络结合了最小二乘生成对抗网络(LeastSquares Generative Adversarial Network，LSGAN)和带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Nets-Gradient Penalty，WGAN-GP)特点，将含噪声的HRRP数据通过CN-LSGAN生成与干净的HRRP数据相似的数据，实现数据增强。
S2，采用STFT对HRRP数据进行时频分析，引入目标的频域和相位特征，以便于特征学习。
S3，将时频分析得到的数据通过CNN进行目标识别。
所述的将含噪声的HRRP数据通过CN-LSGAN生成与干净的HRRP数据相似的数据，实现数据增强的方法如下。
随机噪声向量z输入生成器G，输出G(z)，当输入判别器D的数据为真实数据x时，D输出1，当输入判别器D的数据为G(z)时，D输出0。生成器和判别器利用损失函数进行对抗训练，网络对抗训练的目的是为使G(z)接近真实数据分布Pdata。经过不断对抗训练且迭代优化，当D最终无法判别数据来源时，认为生成器已学到真实数据分布。
GAN的总体损失函数：
Figure BDA0002860277610000021
式中：E代表分布函数的期望，Pdata代表的是真实数据分布，Pz代表的是噪声分布。
使用GAN对HRRP数据去噪时，真实数据为干净的HRRP数据，生成器的输入为低信噪比的HRRP数据，通过两个网络的对抗训练，使生成器生成的数据与干净的HRRP数据非常接近，实现数据增强目的。
使用LSGAN代替GAN，LSGAN的损失函数如式(2)所示：
Figure BDA0002860277610000022
相对于GAN，LSGAN使用最小二乘损失代替交叉熵损失，能够有效的解决模型训练时梯度消失的问题。
当然LSGAN也有缺陷，和GAN一样，LSGAN存在输出自由度较大，且在训练时容易发生模型崩塌的问题，从而导致生成的样本质量很差，而且多样性低。
进一步地，针对这些问题，在LSGAN的D和G的损失函数中各添加一个约束项，两个约束项如式(3)和式(4)所示。
Figure BDA0002860277610000023
Figure BDA0002860277610000024
通过改进损失函数，式(2)可以改写为：
Figure BDA0002860277610000031
式中，λ1和λ2表示调节权重。分别调节ξ(D)和ξ(G)，ξ(D)有助于解决模型崩塌，ξ(G)则可以降低G的输出自由度，提高生成样本的质量，把含上述约束项ξ(D)和ξ(G)的LSGAN称为CN-LSGAN。
其中CN-LSGAN的生成器和判别器都采用全连接网络结构。
所述的STFT对HRRP数据时频分析的方法具体如下：HRRP的时域分析仅表征信号的幅度，这只为特征学习提供了有限的信息，相比之下，频谱特征是HRRP信号的二维(时间和频率)表示，它嵌入了目标的频域特性并反映了更多的相位信息。为了有效地跟踪频谱随深度(时间)的变化，采用STFT对HRRP信号时频分析，其中窗函数选取常用的汉宁窗。窗的宽度影响着时域和频域的相对分辨率，为了权衡信号的时域和频域分辨率，采取相邻信号段之间相互叠加的方式，根据数据的特征，选取相邻信号段之间的叠加长度为每段长度的一半，且分别采用窗长为32、16、8和4的汉宁窗进行STFT。
所述的将时频分析得到的数据通过CNN进行目标识别具体方法如下：通过对HRRP数据的时频分析，得到的时频数据维度为(2，64)，根据这个的维度设计CNN，该CNN由两个卷积层、一个池化层、两个全连接层和一个SoftMax分类器组成，其中这两个卷积层的卷积核形状都为3*3。
本发明的有益效果是，本发明方法将含噪声的HRRP数据通过CN-LSGAN生成与干净的HRRP数据相似的数据，实现数据增强；采用STFT对HRRP信号进行时频分析，引入目标的频域和相位特征；解决了在低信噪比情况下，基于HRRP进行目标识别的问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为GAN结构示意图。
图2为GAN用于HRRP去噪示意图。
图3为CN-LSGAN的生成器结构示意图。
图4为CN-LSGAN的判别器结构示意图
图5为CNN结构示意图。
具体实施方式
以下将配合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
GAN是由Goodfellow等于2014年设计的一种生成模型，该模型由一个生成器(Generator，G)和判别器(Discriminator，D)组成，具体框架如图1所示。
随机噪声向量z输入生成器G，输出G(z)，当输入判别器D的数据为真实数据x时，D输出1，当输入判别器D的数据为G(z)时，D输出0。生成器和判别器利用损失函数进行对抗训练，网络对抗训练的目的是为使G(z)接近真实数据分布Pdata。经过不断对抗训练且迭代优化，当D最终无法判别数据来源时，认为生成器已学到真实数据分布。
GAN的总体损失函数：
Figure BDA0002860277610000041
式中：E代表分布函数的期望，Pdata代表的是真实数据分布，Pz代表的是噪声分布。
使用GAN对HRRP数据去噪时，真实数据为干净的HRRP数据，生成器的输入为低信噪比的HRRP数据，通过两个网络的对抗训练，使生成器生成的数据与干净的HRRP数据非常接近，实现数据增强目的，具体的模型如图2所示
使用LSGAN代替GAN，LSGAN的损失函数如式(2)所示：
Figure BDA0002860277610000042
/>
相对于GAN，LSGAN使用最小二乘损失代替交叉熵损失，有效的解决了模型训练时梯度消失的问题。当然LSGAN也有缺陷，和GAN一样，LSGAN存在输出自由度较大，且在训练时容易发生模型崩塌的问题，这些问题会导致生成的样本质量很差，而且多样性低。针对这些问题提出在LSGAN的D和G的损失函数中各添加一个约束项，两个约束项如式(3)和式(4)所示。
Figure BDA0002860277610000043
Figure BDA0002860277610000044
通过改进损失函数，式(2)就可以改写为：
Figure BDA0002860277610000051
式中，λ1和λ2表示调节权重。分别调节ξ(D)和ξ(G)，ξ(D)有助于解决模型崩塌，ξ(G)则可以降低G的输出自由度，提高生成样本的质量，把含上述约束项ξ(D)和ξ(G)的LSGAN称为CN-LSGAN。
CN-LSGAN的生成器和判别器都采用全连接网络结构，如图3、图4所示。
HRRP的时域分析仅表征信号的幅度，这只为特征学习提供了有限的信息，相比之下，频谱特征是HRRP信号的二维(时间和频率)表示，它嵌入了目标的频域特性并反映了更多的相位信息。为了有效地跟踪频谱随深度(时间)的变化，采用STFT对HRRP信号时频分析，其中窗函数选取常用的汉宁窗，同时窗的宽度影响着时域和频域的相对分辨率，为了权衡信号的时域和频域分辨率，采取相邻信号段之间相互叠加的方式，根据数据的特征，选取相邻信号段之间的叠加长度为每段长度的一半，且分别采用窗长为32、16、8和4的汉宁窗进行STFT。
通过对HRRP数据的时频分析，得到的时频数据维度为(2，64)，根据这个的维度设计CNN，该CNN由两个卷积层、一个池化层、两个全连接层和一个SoftMax分类器组成，其中这两个卷积层的卷积核形状都为3*3，如图5所示。
本项目得到国家自然科学基金(No.61661035)江西省自然科学基金面上项目(No.20192BAB207001)和航空科学基金(No.201920056001)资助。本发明将含噪声的HRRP数据通过CN-LSGAN生成与干净的HRRP数据相似的数据，实现数据增强；采用STFT对HRRP信号时频分析，引入目标的频域和相位特征；解决了在低信噪比情况下，基于HRRP进行目标识别的问题。
以上所述是本发明的优选实施例，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于约束朴素最小二乘生成对抗网络CN-LSGAN、短时傅里叶变换STFT和卷积神经网络CNN的HRRP雷达目标识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1，用CN-LSGAN对HRRP数据去噪，该网络结合了最小二乘生成对抗网络LSGAN和带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络WGAN-GP特点，将含噪声的HRRP数据通过CN-LSGAN，生成与干净的HRRP数据相似的数据，实现数据增强；
S2，采用STFT对HRRP数据进行时频分析，引入目标的频域和相位特征，以进行特征学习；
S3，将时频分析得到的数据通过CNN进行目标识别；
步骤S1中CN-LSGAN为LSGAN在D和G的损失函数中各添加一个约束项形成，LSGAN的损失函数如式(1)所示
Figure QLYQS_1
式(1)中，随机噪声向量z输入生成器G，输出G(z)，当输入判别器D的数据为真实数据x时，D输出1，当输入判别器D的数据为G(z)时，D输出0；
D和G的损失函数中添加的约束项如式(2)和式(3)所示
Figure QLYQS_2
Figure QLYQS_3
CN-LSGAN损失函数为：
Figure QLYQS_4
式(4)中，λ1和λ2表示调节权重；分别调节ξ(D)和ξ(G)，ξ(D)解决模型崩塌，ξ(G)降低G的输出自由度。E代表分布函数的期望，Pdata代表的是真实数据分布，Pz代表的是噪声分布。
2.根据权利要求1所述的一种基于约束朴素最小二乘生成对抗网络CN-LSGAN、短时傅里叶变换STFT和卷积神经网络CNN的HRRP雷达目标识别方法，其特征在于，所述的CN-LSGAN的生成器和判别器都采用全连接网络结构。
3.根据权利要求1所述的一种基于约束朴素最小二乘生成对抗网络CN-LSGAN、短时傅里叶变换STFT和卷积神经网络CNN的HRRP雷达目标识别方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：采用STFT对HRRP信号进时频分析，其中窗函数通常选取汉宁窗；窗的宽度影响着时域和频域的相对分辨率，为了权衡信号的时域和频域分辨率，采取相邻信号段之间相互叠加的方式，根据数据的特征，选取相邻信号段之间的叠加长度为每段长度的一半，分别采用窗长为32、16、8和4的汉宁窗进行STFT。
4.根据权利要求1所述的一种基于约束朴素最小二乘生成对抗网络CN-LSGAN、短时傅里叶变换STFT和卷积神经网络CNN的HRRP雷达目标识别方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：通过对HRRP数据的时频分析，得到的时频数据维度为(2，64)，根据这个的维度设计CNN，该CNN由两个卷积层、一个池化层、两个全连接层和一个SoftMax分类器组成，其中这两个卷积层的卷积核形状都为3*3。
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