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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明涉及一种基于重频自适应网络的雷达重频变化稳健目标识别方法，包括：步骤1：获取待测回波信号，待测回波信号包含重频信息；步骤2：将待测回波信号和待测回波信号的重频信息输入至训练完成的重频自适应网络，得到分类结果。其中，重频自适应网络是基于训练数据集以及训练辅助数据集所训练获得的；重频自适应网络包括连接的自适应卷积核生成模块和卷积神经网络模块。本发明构建了重频自适应网络，利用回波信号及其重频信息对构建的网络进行训练，根据重频信息对网络结构进行自适应地调整，进而学习出在当前重频条件下可分性更好的特征，在雷达重频发生变化时仍具有较好的分类效果，具备较好的稳健性能。
主权项：1.一种基于重频自适应网络的雷达重频变化稳健目标识别方法，其特征在于，包括：步骤1：获取待测回波信号，所述待测回波信号包含重频信息；步骤2：将所述待测回波信号和所述待测回波信号的重频信息输入至训练完成的重频自适应网络，得到分类结果；其中，所述重频自适应网络是基于训练数据集以及训练辅助数据集所训练获得的；所述重频自适应网络包括连接的自适应卷积核生成模块和卷积神经网络模块；其中，所述自适应卷积核生成模块根据输入的所述待测回波信号的重频信息，生成对应的自适应卷积核，所述自适应卷积核作为所述卷积神经网络模块的第一卷积单元的卷积核；所述卷积神经网络模块对输入的所述待测回波信号进行预测分类，输出分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于重频自适应网络的雷达重频变化稳健目标识别方法
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