[发明专利]一种基于MDR-Net的雷达目标识别系统及方法有效

专利信息
申请号: 202010528049.X 申请日: 2020-06-10
公开(公告)号: CN111860144B 公开(公告)日: 2023-10-17
发明(设计)人: 王威;张成文;胡双红;王新 申请(专利权)人: 长沙理工大学
主分类号: G06V20/13 分类号: G06V20/13;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 410114 湖南省长沙市*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 mdr net 雷达 目标 识别 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种基于新型MDR-Net的雷达目标识别算法,包括有雷达数据预处理模块、多维度稀疏性特征提取模块(Multi-dimensional sparse feature extraction module,MDS)、基于MDS模块的多维雷达目标识别网络(Multi-dimensional radar target recognitionnetwork,MDR-Net)和分类器模块,其特征在于所述雷达数据预处理模块对输入的目标雷达回波数据进行预处理;所述多维度稀疏性特征提取模块(Multi-dimensional sparsefeature extraction module,MDS),用来提取具有稀疏性的数据特征,包括两种设计方案,分别是高精度MDS模块(High-precision multi-dimensional sparse featureextraction module,HMDS)和轻量级MDS模块(Lightweight multi-dimensional sparsefeature extraction module,LMDS);所述多维雷达目标识别网络(Multi-dimensionalradar target recognition network,MDR-Net)基于MDS模块设计的深度神经网络,包括但不限于2种MDS模块及4种深度的MDR-Net:MDR12-Net、MDR14-Net、MDR17-Net、MDR20-Net;所述分类器模块为MDR-Net匹配的分类器,对输入数据进行最终分类,以实现目标识别的作用。

2.如权利要求1所述的雷达目标识别算法,其特征在于,所述多维度稀疏性特征提取模块(Multi-dimensional sparse feature extraction module,MDS)为高精度MDS模块(High-precision multi-dimensional sparse feature extraction module,HMDS),包含一个并行卷积层和一个点卷积层,所述并行卷积层包括四条并行的卷积线路:第一条线路由7×7的卷积核组成,第二条线路由1×1后面接5×5的卷积层构成,第三条线路由1×1后面接3×3的卷积层构成,第四条线路由步长为1、大小为3的池化核后面接1×1卷积核构成;所述点卷积层为不压缩特征图的深层点卷积层,输入通道数与输出通道数相同,增加HMDS模块的非线性。

3.如权利要求1所述的的雷达目标识别算法,其特征在于,所述多维度稀疏性特征提取模块(Multi-dimensional sparse feature extraction module,MDS)为轻量级MDS模块(Lightweight multi-dimensional sparse feature extraction module,LMDS),包含一个并行卷积层和一个点卷积层,所述并行卷积层包括四条并行的卷积线路,第一条线路由1×1后面接7×7的卷积核组成,第二条线路由1×1后面接5×5的卷积层构成,第三条线路由1×1后面接3×3的卷积层构成,第四条线路由步长为1、大小为3的池化核后面接1×1卷积核构成;所述点卷积层为不压缩特征图的深层点卷积层,输入通道数与输出通道数相同,增加LMDS模块的非线性。

4.如权利要求1所述的雷达目标识别算法,其特征在于,所述多维雷达目标识别网络(Multi-dimensional radar target recognition network,MDR-Net)为基于HMDS模块的网络HMDR-Net,在卷积层中引入HMDS模块来搭建网络,可根据输入的雷达信号的复杂度灵活选择不同深度的HMDR-Net网络,在网络中灵活引入不同数目的HMDS模块。

5.如权利要求1所述的雷达目标识别算法,其特征在于,所述多维雷达目标识别网络(Multi-dimensional radar target recognition network,MDR-Net)为基于LMDS模块的网络LMDR-Net,在卷积层中引入LMDS模块来搭建网络,可根据输入的雷达信号的复杂度灵活选择不同深度的LMDR-Net网络,在网络中灵活引入不同数目的LMDS模块。

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