基于深度学习的小样本雷达目标识别方法研究

基于深度学习的小样本雷达目标识别方法研究

孔令儒

中国直升机设计研究所  江西景德镇  333001

摘要：近年来,深度学习技术的飞速发展为雷达目标识别提供了新的思路。深度学习方法能够自动学习数据中的高层次特征表示,在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。然而,传统的深度学习方法依赖于大量标注数据,在小样本场景下性能会显著下降。为了解决这一问题,小样本学习方法应运而生。小样本学习旨在利用少量标注样本实现对新类别的快速学习和适应。将小样本学习与深度学习相结合,有望突破传统雷达目标识别的瓶颈,实现复杂场景下的高精度、低成本识别。

关键词：深度学习；小样本；雷达目标识别方法

引言：深度学习技术在雷达目标识别领域的运用已逐步展现出其独特优势。这些技术，特别是卷积神经网络、递归神经网络、以及深度信念网络，能够通过自动化的特征提取过程有效地识别和分类雷达信号中的目标。与传统的模式识别方法相比，深度学习减少了对人工特征工程的依赖，提高了识别的准确度，并增强了模型在多变环境下的泛化能力。随着计算能力的进步和算法优化，深度学习模型已能够快速处理大量雷达数据，显示出在实时识别任务中的可行性与高效性。然而，尽管深度学习带来了诸多好处，其在实践中仍面临诸如数据量需求大、模型解释性差和对抗样本脆弱性等挑战。本文旨在全面综述深度学习在雷达目标识别中的应用，分析其带来的革命性改变，并探讨当前的挑战与未来的改进方向，指出这一技术如何有望推动雷达目标识别进入更加自动化和智能化的新纪元。

一、基于生成对抗网络的数据增强

在雷达目标识别领域，训练样本的稀缺性是一道难以逾越的壁垒，因为雷达数据的采集及标注不仅成本高昂，而且极具挑战性。这种样本短缺不仅妨碍了深度学习模型深入学习目标特征，进而削弱了识别性能，同时类别不平衡的现象也使得某些目标类别的样本极其有限，这进一步放大了所谓的小样本问题。[1]为应对这些挑战，研究者们转向了一种创新的解决方案：采用生成对抗网络（GAN）进行数据增强。GAN的核心在于其两个相互竞争的网络组件——一个致力于生成数据的生成器和一个专注于鉴别数据的判别器。在训练过程中，生成器学习创造越来越接近真实数据分布的样本，而判别器则努力区分真实样本与生成器产生的样本。这种对抗性训练最终使得生成器能够产出高质量的数据，为雷达目标识别任务提供了大量的、多样化的训练样本。

在实际应用中，生成器通过接收随机噪声和类别标签作为输入，可以生成各种类别的雷达目标数据，而判别器则不断地提高其判断真实性的能力。这样不仅大大丰富了数据的多样性，增强了模型对不同情况的适应性和鲁棒性，还特别有助于平衡各类别样本的数量，从而解决了类别不平衡的问题。为了进一步提升这种数据增强技术的效果，研究者们还探索了将GAN与其他先进技术的结合。[2]例如，通过与迁移学习相结合，可以利用在源域中训练得到的GAN来增强目标域的数据，或者与元学习结合，借助其快速适应新任务的能力来进行跨域和跨任务的数据增强。这些创新的结合方式不仅扩展了GAN的应用范围，更为雷达目标识别任务带来了更加灵活和有效的解决方案。

总体来看，生成对抗网络（GAN）在雷达目标识别任务中的应用，展现了其解决小样本与类别不平衡问题的潜力。通过创新的对抗学习机制，GAN不仅在数量上扩充了训练数据集，而且提升了数据的质量和多样性，这对于深度学习模型的训练至关重要。

二、基于深度迁移学习的小样本雷达目标识别

在现今的雷达系统中，由于高成本和隐私限制，获取大量的标注数据以训练深度学习模型常常是不可行的。因此，研究者们开始探索如何将在大数据集上训练的模型知识迁移到数据稀缺的雷达目标识别任务上。这种基于深度迁移学习的技术和核心要点在于找到共通点——不同领域间的相关性和可迁移的知识。对于雷达目标识别而言，这意味着利用在充分数据环境下预训练的深度模型，这些模型在迁移到新的雷达数据时，通过微调过程，逐步适应并精细化对特定任务的响应。[3]

深度迁移学习实施的常见做法是冻结预训练网络的低层参数，因为这些层负责捕捉基本的特征，它们在多数视觉任务中都有着广泛的适用性。而网络上层则负责任务特定特征的捕获，因此这些层会在新的数据集上细致调整，以掌握雷达信号的独特性。深度迁移学习还涉及到一个关键的步骤：领域自适应。这一技术致力于缩小源领域与目标领域间的差异，如通过对抗训练来促进模型在两个领域都能够有效表征的特征的学习。这种策略确保了模型能够超越领域限制，将先进的知识应用于全新的雷达目标识别场景。由于迁移学习能够借助预训练模型已有的知识，它大幅缩短了模型在新任务上的训练时间，这对于需要快速响应的雷达系统来说至关重要。但是，这种方法仍旧面临着诸多挑战，如选择与目标任务相关性高的源任务，以及如何最小化源任务与目标任务间的分布差异等。总之，基于深度迁移学习的小样本雷达目标识别提供了一种高效的解决方案，它利用已有知识加速学习过程，并提升了模型在有限数据条件下的性能。

三、基于元学习的小样本雷达目标识别

小样本雷达目标识别的困境在于模型面临着如何从极为有限的数据中学习复杂任务的挑战。在这一背景下，元学习——“学会学习”的技术，为这一难题提供了优雅的解决方案。[4]元学习的目标是训练一个能够快速适应新任务的模型，即使这些任务的可用数据非常少。

在雷达目标识别的上下文中，元学习通过训练一个元模型来捕捉不同雷达目标识别任务之间的共性，从而在面对一个全新的任务时，即便是只有少量样本，元模型也能迅速调整其参数，达到较高的识别性能。这种在多个任务间迁移知识的能力，使得元学习框架非常适合处理小样本问题。在实际实施元学习技术时，研究者们通常会设计一系列训练任务，这些任务与最终的目标任务在某种程度上是相似的。通过这些训练任务，元模型学习如何在几个样本下快速适应新环境，这一点是传统深度学习技术难以企及的。元学习的关键之处在于其训练过程中的任务多样性，这确保了模型具有泛化到未见任务的能力。除此之外，元学习还可以与其他学习策略相结合，例如迁移学习，以进一步优化小样本学习的效果。例如，在元学习的框架内，可以预先在大规模数据集上训练模型以学习通用的特征表示，然后通过元学习的快速适应机制来微调模型，以应对新的小样本任务。[5]元学习在小样本雷达目标识别领域的应用不仅提高了模型的适应速度，也增强了其在面对新场景时的灵活性。这使得在资源受限的环境中，模型依然能够实现快速而准确的目标识别，从而在军事和民用领域中都具有重要的应用价值。

结束语：

综上所述，面对雷达目标识别领域的小样本挑战，深度学习的前沿技术为我们提供了有效的解决途径。通过对现有方法的探讨与分析，我们认识到在有限的数据条件下进行高精度识别的可能性，并见证了智能算法在实现快速适应和泛化能力方面的潜力。这些技术的成功应用不仅优化了雷达目标识别的性能，也为其他领域中的类似问题提供了借鉴，昭示了以数据为中心的技术研发趋势，为未来的研究提供了坚实的理论基础和广阔的实践空间。

参考文献：

[1]孙晶明,虞盛康,孙俊. 基于元学习的雷达小样本目标识别方法及改进[J]. 系统工程与电子技术,2022,44(6):1839-1845. 

[2]李轲,张建强,李胜军,等. 基于舰载雷达小样本的低慢小目标识别方法[J]. 舰船科学技术,2023,45(18):123-128. 

[3]郭泽坤,田隆,韩宁,等. 采用CNN-SSD的雷达HRRP小样本目标识别方法[J]. 西安电子科技大学学报（自然科学版）,2021,48(2):1-14.

[4]朱克凡,王杰贵,刘有军. 小样本条件下基于数据增强和WACGAN的雷达目标识别算法[J]. 电子学报,2020,48(6):1124-1131.