[发明专利]基于多通道复用卷积神经网络的雷达目标识别方法在审
| 申请号： | 202110951460.2 | 申请日： | 2021-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN113807186A | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 芮义斌;孔立群;谢仁宏;李鹏;范王恺;郝玉婷;孟昊;邢晗薇 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多通道复用卷积神经网络的雷达目标识别方法，包括：将雷达信号处理单元输出的一维目标频域信号通过奇偶交替循环右移构造为二维数据矩阵信号，按类别生成训练集和测试集；构造由多通道复用模块组成的卷积神经网络；使用训练集对卷积神经网络进行训练，使用测试集进行训练结果的衡量。本发明提出基于奇偶交替循环右移的二维数据构造方式，在构造的数据可以有效抑制网络训练过程中的过拟合现象，提高分类的可靠性；此外，还提出一种多通道复用模块，在提高网络对目标识别的正确率的同时，还可以降低网络的复杂度压缩网络模型需要的存储计算资源，减少训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通道 卷积 神经网络 雷达 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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