基于多域特征融合的HRRP目标识别方法
吴文静1
王中训1
洪梓榕2
王平3
邢子杰4
1.烟台大学 烟台 2640052.兰州理工大学 兰州 7300603.曲阜师范大学 济宁 2731654.山东工商学院 烟台 264026
摘要：高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)包含了丰富的目标信息,通过提取HRRP的强散射点分布特征可实现对不同目标的分类和识别.论文充分考虑了HRRP的多域特征和时间依赖性,利用ResNet18网络进行时频域特征提取,并结合记忆融合网络(Memory Fusion Network,MFN)提出新型深度学习模型MI-MFN(Multi Input-MFN)进行多域特征的融合识别,实现了在不同维度的记忆的跨视图交互,有效地学习和提取HRRP序列特征.实验结果表明,MI-MFN模型的识别准确率可以达到99.9%以上,具有出色的识别性能.
关键词：HRRP多域特征提取MFN雷达自动目标识别
分类号：TN95(雷达)
论文发表日期：2024-11-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 60-64,75 )
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