摘要：针对雷达高分辨率距离像（HRRP）数据的识别问题，该文利用 HRRP 生成的时序特性，提出一种基于循环神经网络的注意模型。该模型利用具有记忆功能的循环神经网络对时域数据进行编码，并根据HRRP中不同距离单元所映射的隐层对目标识别的重要性，自适应地赋予隐层不同的权值系数，并根据隐层特征编码特征进行HRRP目标识别。该模型利用了隐藏在HRRP数据内部的目标结构信息，提高了特征的区分度。实测数据的实验结果表明，该方法可以有效地进行识别，在样本存在一定余度数据和样本偏移的情况下，都能准确地找出目标支撑区域。

关键词：雷达目标识别 高分辨距离像 循环神经网络 注意模型 

单位：西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室; 西安710071; 西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心; 西安710071