[发明专利]基于Transformer和时间卷积网络的雷达目标识别方法在审
| 申请号： | 202210391518.7 | 申请日： | 2022-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN115079116A | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 夏伟杰;陈晴;潘勉;吕帅帅;蒋洁 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G01S13/06 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Transformer和时间卷积网络的雷达目标识别方法，首先对原始HRRP样本集进行预处理；通过卷积模块对样本进行特征提取并改变数据格式；再通过基于VIT的MoCo对比学习模块，在特征空间上学习区分不同样本；之后将经过MoCo对比学习模块得到的特征，输入时间卷积模块，进一步地加强模型的表征能力，得到可分性更强的特征；最后通过全连接层将更有效的特征进行保留，最后采用softmax对网络的输出进行分类。本发明中应用引入时间卷积网络，使模型获取HRRP中更为全面的信息，进一步提高模型的特征提取能力，得到可分性更强的特征用于分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 transformer 时间 卷积 网络 雷达 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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