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Continuous Learning Method of Radar HRRP Based on CVAE-GAN

计算机科学 范畴变量 人工智能 雷达 机器学习 生成语法 数据挖掘 模式识别(心理学) 电信
作者
Xungen Li,Wenqing Ouyang,Mian Pan,Shuaishuai Lv,Qi Ma
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:61: 1-19 被引量:5
标识
DOI:10.1109/tgrs.2023.3268219
摘要

To improve the catastrophic forgetting that existed in the high-resolution range profile (HRRP) target recognition model of offline training, this paper proposed a continuous learning method of radar HRRP based on conditional variational auto-encoding and generative adversarial network (CVAE-GAN). Firstly, this method generates data through CVAE to simulate the real training data, and replays it in the series of subsequent tasks. By using generators, the proposed method does not need to save the original HRRP data and can ensure the privacy of the training dataset. Secondly, the proposed method takes the categorical data label as a generating condition, solves the unbalanced categories of the generated data samples, and improves the accuracy of the radar HRRP target recognition. Finally, by combining the attention mechanism and GAN network of the transformer, the generative capacity of the CVAE generator is enhanced effectively. In this paper, the continuous learning method is verified by a validation framework with three task settings. The experimental results show that the proposed method has a better continuous learning ability and better engineering practicality in various tasks compared with the previous regularization methods which can guarantee the privacy of the training dataset.
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