[发明专利]基于串行二次强化训练的雷达目标识别方法在审
| 申请号： | 202011482719.5 | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112684427A | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 芮义斌;李雨航;谢仁宏;李鹏;高进盈;高媛;杨恺文;季宇豪 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于串行二次强化训练的雷达目标识别方法，构建基于注意力机制的Transformer网络模型，将原始雷达频域信号作为输入，使用串行结构分两步进行训练，得到更强分类效果的分类器。本发明创新性地提出串行二次强化训练结构，使用了加权相似度损失函数以及交叉熵损失函数先后对模型进行训练，相较于传统的单纯使用交叉熵损失函数来训练分类器，加权相似度损失函数这种度量学习方式，能够极大提升模型针对任务数据特别是困难样本的分辨能力，能有效地提升分类器的分类能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 串行 二次 强化 训练 雷达 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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