基于注意力机制和双向GRU模型实现雷达HRRP目标识别

雷达目标识别是利用雷达和计算机对遥远目标进行辨认的技术。随着现代科技的进步以及飞机、军舰等武器装备的多样化，雷达目标的识别正确与否发挥着举足轻重的地位，研究具有高识别率的雷达目标识别方法意义重大。

雷达高分辨距离像（HRRP）是雷达宽带信号获取的目标散射点子回波在雷达射线投影的向量和幅度波形（图1），它包含了目标的尺寸、散射点分布、物体结构等重要信息，易于获取和处理，广泛地应用于雷达自动目标识别领域。

图1 HRRP生成示意图

针对如何利用目标HRRP各距离单元的时间相关性以及有效缓解平移敏感性，西安电子科技大学雷达信号处理国家级重点实验室陈渤教授指导学生刘家麒，提出一种结合双向门控循环单元（GRU）和注意力机制模型的目标识别模型（图2），该方法首先使用双向GRU模型对HRRP数据进行建模，充分利用了HRRP数据内部距离像之间的时序信息；然后基于注意力机制自动地找出HRRP数据中的目标区域，有效地提高了特征提取的能力。

该工作拟发表在《雷达学报》2019年第5期“基于注意力机制和双向GRU模型的雷达HRRP目标识别”（刘家麒，陈渤，介茜），现已网络优先出版。

图2 本文所提模型结构图

该文首先将时域HRRP数据通过滑窗分为正反两个序列，并将其分别通过两个相互独立的 GRU网络进行特征提取，然后将同时刻提取到的特征进行拼接，从而利用了距离像双向的时序信息。通过注意力机制自适应地对各时刻隐层特征赋予不同的权值，最后根据加权求和后的隐层特征进行目标的识别与分类。实测数据实验结果表明，所提方法可有效找出目标区域（图3左，其中不同的颜色代表不同的注意力权值），并完成高分辨距离像的目标识别问题，同时在数据发生一定的时序偏移情况下（图3右），仍然可以准确找到目标，对平移敏感问题有一定的鲁棒性。

图3 注意力权值系数图

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