基于卷积神经网络和Bert的雷达目标识别方法

    公开(公告)号:CN112764024A

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN202011600978.3

    申请日:2020-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和Bert的雷达目标识别方法,包括以下步骤:S1,收集数据并划分训练集和测试集,对数据进行强度归一化和重心对齐处理;S2,将上述处理的HRRP样本输入到CNN模块,用CNN对处理后的样本进行提取特征;S3,用Bert处理CNN提取的有效特征,提取更加深层的特征;S4,搭建分类器,对HRRP目标分类,对Bert的输出,再次使用注意力机制,将更有效的特征进行保留,最后采用softmax对网络的输出进行分类;S5,将经过S1处理后的HRRP测试集送入S2、S3、S4步骤中已训练完成的模型中进行测试。

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