公开(公告)号：CN113486898A

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202110774967.5

申请日：2021-07-08

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张向荣 ,  王冠淳 ,  罗双才 ,  唐旭 ,  陈璞花 ,  张庆 ,  匡宏印

IPC: G06K9/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于改进ShuffleNet的雷达信号RD图像干扰辨识方法及系统，构建干扰条件下的雷达信号RD图像数据集，将雷达信号RD图像数据集划分为训练样本和测试样本；构建注意力增强的ShuffleNet识别模型，设定注意力增强的ShuffleNet识别模型分类任务的损失函数；利用训练样本对注意力增强的ShuffleNet识别模型进行训练；将测试样本输入训练完的注意力增强ShuffleNet识别模型中，预测输出测试样本类别及置信度分数，完成雷达信号RD图像干扰辨识。本发明引入注意力增强模块，从通道信息交互层面来加强特征通道间的交互，提高特征的判别性，从而提升干扰下图像雷达信号RD图像识别精度。

公开(公告)号：CN113486898B

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202110774967.5

申请日：2021-07-08

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 张向荣 ,  王冠淳 ,  罗双才 ,  唐旭 ,  陈璞花 ,  张庆 ,  匡宏印

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于改进ShuffleNet的雷达信号RD图像干扰辨识方法及系统，构建干扰条件下的雷达信号RD图像数据集，将雷达信号RD图像数据集划分为训练样本和测试样本；构建注意力增强的ShuffleNet识别模型，设定注意力增强的ShuffleNet识别模型分类任务的损失函数；利用训练样本对注意力增强的ShuffleNet识别模型进行训练；将测试样本输入训练完的注意力增强ShuffleNet识别模型中，预测输出测试样本类别及置信度分数，完成雷达信号RD图像干扰辨识。本发明引入注意力增强模块，从通道信息交互层面来加强特征通道间的交互，提高特征的判别性，从而提升干扰下图像雷达信号RD图像识别精度。