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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种雷达目标跨域随机扰动成像的增强识别方法，主要解决将通用数据增强的方法直接用于雷达数据扩充导致目标关键特性损失的问题。其实现方案是：构建训练样本集和测试样本集；构建雷达复数据跨域表达框架；利用雷达复数据跨域表达框架对训练样本数据进行跨域投影；利用生成的形状和尺寸各异的随机掩码对跨域投影的结果进行扰动；根据雷达成像原理对随机扰动数据重新进行成像来获得增强结果；构建分类器网络模型；用增强结果对分类器网络模型进行迭代训练；将测试样本集输入到训练好的分类器网络模型中来获取目标识别结果。本发明能够在增强结果中保持目标关键特性完整，有效提升目标识别精度，可用于目标识别、检测或图像分割等解译任务。
主权项：1.一种雷达目标跨域随机扰动成像的增强识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取训练样本集和测试样本集：从公开数据集中获取包括C种目标类别的A个雷达复数据X，C≥4，A≥2000；将雷达复数据X中俯仰角度为P和俯仰角度为Q的雷达复数据及对应的标签，分别组成预训练样本集和测试样本集；2构建包括域转换模块和数据处理模块级联组成的雷达复数据跨域表达框架D；3将训练样本集输入到雷达复数据跨域表达框架D进行数据重投影，并对投影后得到的数据进行随机冻结，以此模拟现实场景中不可预见的扰动，得到添加扰动后的数据X*；4将添加扰动后的数据X*作为雷达复数据跨域表达框架逆执行的输入，重新进行成像，得到雷达目标投影回二维时域对应的增强结果Xnew；5构建包括顺次连接的深度可分离卷积模块和分类模块的分类器网络模型S；6使用增强结果Xnew，通过反向传播对分类器网络模型S进行迭代训练，得到训练好的分类器网络模型S*；7将测试样本集输入到训练好的雷达目标分类网络模型S*，得到雷达目标的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 雷达目标跨域随机扰动成像的增强识别方法
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