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申请/专利权人：林星翰
申请日：2023-07-17
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118226390A
主分类号：G01S7/41
分类号：G01S7/41
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种基于长短期记忆神经网络的雷达目标识别方法及系统，通过信号特征提取层从雷达获取的t1到tN时刻的目标回波信号矢量中提取目标距离像序列作为长短期记忆神经网络层的输入，保留了样本时间相关性信息，使得长短期记忆神经网络层可利用目标时间维度上的相关性特征进行识别，改善了识别精度和收敛速度。本发明使用了长短期记忆网络单元调节历史信息和当前状态对计算结果的影响，使得网络具有更强的灵活性。本发明适应性强，可靠性高，计算过程便捷高效，网络需要保存的参数少，可广泛应用于雷达目标分类的场景。本发明建立了特征提取‑分类一体化模型，实现了端到端的识别系统，提升了识别效率。
主权项：1.一种基于长短期记忆神经网络的雷达目标识别方法，其特征在于，包括：将雷达获取的t1到tN时刻的目标回波信号矢量输入信号特征提取层，得到目标距离像序列；将目标距离像序列输入长短期记忆神经网络层，得到N个时刻的输出特征；将N个时刻的输出特征输入全连接层，得到1×K维结果矢量，其中K表示目标的种类数；根据1×K维结果矢量，确定目标的最终分类结果，其中信号特征提取层、长短期记忆神经网络层以及全连接层构成一体化设计的雷达目标识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 林星翰 一种基于长短期记忆神经网络的雷达目标识别方法及系统
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