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申请/专利权人：北京环境特性研究所
摘要：本发明涉及一种基于复数神经网络的雷达目标RCS识别方法及装置。对目标的复数RCS数据采用复数神经网络进行识别分类，其中，复数卷积层对复数RCS数据进行复数卷积后用ComplexRelu激活函数进行激活后再进行最大池化操作；第一实数卷积层对复数特征进行实数卷积后用Relu激活函数进行激活后再进行最大池化操作；第二实数卷积层对最大实数特征进行实数卷积后用Relu激活函数激活后再进行平均池化操作，最终输出分类特征向量。本发明实现了对具有更加丰富目标特征信息的复数RCS数据的深度学习识别，能有效提高目标的识别准确率。
主权项：1.一种基于复数神经网络的雷达目标RCS识别方法，其特征在于，包括：复数神经网络的复数卷积层对目标的复数RCS数据进行复数卷积，输出复数特征向量，利用ComplexRelu激活函数对复数特征向量进行激活，得到复数激活特征向量，对复数激活特征向量进行最大池化操作，得到复数特征；其中，复数卷积层的滤波器为W＝A+iB，目标的复数RCS数据为h＝x+iy，复数特征向量为W*h＝A*x-B*y+iB*x+A*y，ComplexRelu激活函数为复数激活特征向量为A、B、x和y是实数矩阵；复数神经网络的第一实数卷积层对复数特征进行实数卷积，输出第一实数特征向量，利用Relu激活函数对第一实数特征向量进行激活，得到第一实数激活特征向量，对实数激活特征向量进行最大池化操作，得到最大实数特征；复数神经网络的第二实数卷积层对最大实数特征进行实数卷积，输出第二实数特征向量，利用Relu激活函数对第二实数特征向量进行激活，得到第二实数激活特征向量，对第二实数激活特征向量进行平均池化操作，得到平均实数特征；复数神经网络的全连接层对平均实数特征进行处理，得到全连接特征向量；复数神经网络的softmax分类器对全连接特征向量进行分类，输出分类特征向量；分类特征向量用于确定目标的类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京环境特性研究所 一种基于复数神经网络的雷达目标RCS识别方法及装置
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