技术特征：
技术总结
一种基于CNN的可拒判雷达HRRP目标识别方法，其实现步骤为：(1)获取雷达高分辨距离像HRRP时频域特征数据；(2)选取训练样本集与测试样本集；(3)构建卷积神经网络；(4)设置卷积神经网络的可调节代价函数；(5)训练卷积神经网络；(6)获得卷积神经网络的输出结果；(7)判断重构误差是否大于门限值，若是，则对目标拒判，否则，得到识别结果。本发明引入多层卷积神经网络，提取出雷达HRRP数据时频域特征中的高维特征，能有效解决现有技术中目标特征信息量有限导致目标识别准确率不高的问题，同时对库外目标具有可调节的拒判能力，相比一般方法具有更好的目标识别性能。
技术研发人员：陈渤;赵倩茹;万锦伟
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2018.08.14
技术公布日：2019.02.22