[发明专利]多脉冲雷达信号的分辨性特征融合提取方法及识别方法

权利要求书

1.一种多脉冲雷达信号的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多脉冲雷达信号；

对所述多脉冲雷达信号进行CWD时频分析，得到多脉冲雷达信号的二维时频图；将所述二维时频图进行标记，作为训练样本；

构建高分辨性特征融合提取网络，所述高分辨性特征融合提取网络包括卷积网络、特征提取网络和输出网络；所述特征提取网络包括注意力特征提取模块和分辨性特征融合特征提取模块；所述注意力特征提取模块用于提取所述训练样本的空间注意力特征和通道注意力特征，得到多脉冲雷达信号的注意力特征图；所述分辨性特征融合特征提取模块执行多脉冲雷达信号的分辨性特征融合提取方法，用于提取所述注意力特征图的高分辨性特征；

根据所述训练样本对所述高分辨性特征融合提取网络进行训练得到多脉冲雷达信号识别模型；

获取待测多脉冲雷达信号；

将所述待测多脉冲雷达信号进行CWD时频分析，得到待测二维时频图；

将所述待测二维时频图输入到所述多脉冲雷达信号识别模型中，得到多脉冲雷达信号的类别；

所述多脉冲雷达信号的分辨性特征融合提取方法包括：

获取多脉冲雷达信号特征图；

对所述多脉冲雷达信号特征图在空间维度分别进行最大值池化和平均值池化，得到所述多脉冲雷达信号特征图的第一通道权重系数和第二通道权重系数；

根据所述第一通道权重系数、所述第二通道权重系数、预设的第一激活函数、预设的第二激活函数以及所述多脉冲雷达信号特征图，得到多脉冲雷达信号的通道权重特征图；

对所述通道权重特征图在通道维度分别进行最大值池化和平均值池化，得到所述通道权重特征图的第一空间权重特征矩阵和第二空间权重特征矩阵；

根据所述第一空间权重特征矩阵以及所述第二空间权重特征矩阵，得到通道数为2的特征图；根据所述通道数为2的特征图及所述通道权重特征图，得到多脉冲雷达信号在空间与通道上的高分辨性特征图；

将所述高分辨性特征图与所述多脉冲雷达信号特征图相加，得到信息完整的高分辨性特征图；

根据所述信息完整的高分辨性特征图，采用多种卷积核进行多尺度融合提取，得到多脉冲雷达信号的高分辨性特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一激活函数为ReLU函数，所述第二激活函数为sigmoid函数；

根据所述第一通道权重系数、所述第二通道权重系数、第一激活函数、第二激活函数以及所述多脉冲雷达信号特征图，得到多脉冲雷达信号的通道权重特征图，包括：

将所述第一通道权重系数和所述第二通道权重系数使用ReLU函数激活后相加，得到一维通道权重矢量；

将所述一维通道权重矢量使用sigmoid函数激活得到的输出值与所述多脉冲雷达信号特征图相乘，得到多脉冲雷达信号的通道权重特征图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一空间权重特征矩阵以及所述第二空间权重特征矩阵，得到通道数为2的特征图；根据所述通道数为2的特征图及所述通道权重特征图，得到多脉冲雷达信号在空间与通道上的高分辨性特征图，包括：

将所述第一空间权重特征矩阵以及所述第二空间权重特征矩阵按通道维度拼接在一起，得到通道数为2的特征图；

将所述通道数为2的特征图使用卷积核7*7进行卷积运算得到的值采用sigmoid函数激活，得到综合空间权重特征矩阵；

将所述综合空间权重特征矩阵与所述通道权重特征图相乘，得到多脉冲雷达信号在空间与通道上的高分辨性特征图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述高分辨性特征图，采用多种卷积核进行多尺度融合提取，得到多脉冲雷达信号的高分辨性特征，包括：

将所述高分辨性特征图分别采用卷积核7*7、卷积核5*5、卷积核3*3及卷积核1*1进行多尺度融合提取，得到多脉冲雷达信号的高分辨性特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述注意力特征提取模块由6层组成，包括：第一卷积层、第二卷积层、通道池化层、空间池化层、第三卷积层以及第四卷积层；

所述第一卷积层的卷积核为卷积核1*1、第二卷积层的卷积核为卷积核3*3、第三卷积层的卷积核为卷积核7*7、第四卷积层的卷积核为卷积核1*1。