公开(公告)号：CN116166982A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202211385705.0

申请日：2022-11-07

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张亮 ,  王彦华 ,  杨巍 ,  李阳 ,  胡雪瑶

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提出了一种基于散射中心匹配度约束和结构特征辅助约束的多域极窄脉冲雷达回波目标融合识别方法，构建了一种极窄脉冲雷达回波多频多极化融合识别的端到端分类模型，能够对输入的多频多极化极窄脉冲雷达回波进行特征提取与频率维和极化维信息的融合，进而将融合特征直接进行识别，实现了端到端的融合识别一体化，该方法采用基于特征级融合的深度学习技术，能够较为充分地利用样本包含的特征信息，使模型在分类任务中做出更准确、更稳定的判决。充分挖掘多频段、多极化信息之间的关联，并融合挖掘的频率维和极化维信息，利用多频多极化极窄脉冲雷达回波丰富的散射信息，达到相对理想的目标识别效果。