[发明专利]基于卷积神经网络和Bert的雷达目标识别方法有效
| 申请号： | 202011600978.3 | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112764024B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 潘勉;唐三鼎;吕帅帅;李训根;陈晴;方笑海;张杰 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S13/88 | 分类号： | G01S13/88 |
| 代理公司： | 浙江永鼎律师事务所 33233 | 代理人： | 陆永强 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 bert 雷达 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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