[发明专利]基于特征金字塔轻量卷积神经网络的雷达目标识别方法有效
| 申请号： | 201910173559.7 | 申请日： | 2019-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN109828251B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 郭晨;简涛;王海鹏;徐从安;孙顺;张筱晗;刘俊;丁自然 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军海军航空大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G06V10/44;G06V10/774 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 264001 山东省烟*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于雷达目标自动识别技术，针对低信噪比条件下的目标HRRP特征提取和分类识别问题，提供了一种基于特征金字塔轻量卷积神经网络的雷达目标识别方法。为兼顾目标HRRP局部信息和全局信息，利用HRRP多尺度表示构建模型的多通道输入，并基于深度可分离卷积层设计轻量卷积神经网络，有效减少参数数量，提高了泛化性能，同时加入特征金字塔融合来提取目标的鲁棒特征，提高模型稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 金字塔 卷积 神经网络 雷达 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征金字塔轻量卷积神经网络的雷达目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，基于多尺度空间构造多通道的HRRP数据；步骤2，构建深度可分离卷积特征提取模块，建立特征金字塔轻量卷积神经网络，并对模型参数进行初始化；步骤3，前向传播，计算迭代过程中损失函数；步骤4，后向传播，采用链式法则对模型中的参数进行更新；步骤5，重复步骤3、4直到损失函数收敛，得到可用于雷达目标识别的模型。
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