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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种多维特征交叉融合网络的锥体目标参数估计方法及系统，具体为：基于时变散射中心模型构建动态多目标雷达回波序列，结合自适应分段假设匹配算法实现散射中心的分离，消除遮挡效应，实现动态多目标的分离；根据锥体目标不同运动状态下的多维电磁散射特征数据集，搭建图像深度特征提取模块；构建物理特征提取模块，引导网络提取目标的时变距离物理特征和微多普勒物理特征；构建跨模态特征交叉融合模块，实现物理和图像深度特征维度的跨模态特征融合；将两个融合特征，按照通道维度连接作为参数估计模块的输入，经过全连接层和输出层得到所估计的目标参数。本发明能够实现动态多目标的准确分离，有效提高目标本征参数的识别精度。
主权项：1.一种多维特征交叉融合网络的锥体目标参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基于时变散射中心模型实现动态多目标雷达回波序列构建，进一步结合自适应分段假设匹配算法，实现散射中心的准确分离，最终利用双指数平滑法消除散射中心轨迹的遮挡效应，实现动态多目标的分离；步骤2、基于分离后锥体目标的回波数据，得到锥体目标不同运动状态下的多维电磁散射特征数据集，通过搭建图像深度特征提取模块，提取图像深度特征；步骤3、构建物理特征提取模块，利用锥体目标的物理特征公式，构建带有物理信息的损失函数，引导网络提取目标的时变距离物理特征和微多普勒物理特征；步骤4、构建跨模态特征交叉融合模块，利用多头交叉注意力机制自适应调整不同维度特征的权重，实现物理特征维度和相应的图像深度特征维度的跨模态特征融合；步骤5、设计参数估计模块，将两个跨模态特征交叉融合模块输出的融合特征，按照通道维度连接作为参数估计模块的输入，经过全连接层和输出层，得到目标的高度、半径、进动角、半锥角、进动频率和雷达俯仰角。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 多维特征交叉融合网络的锥体目标参数估计方法及系统
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