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申请/专利权人：中国人民解放军95841部队
摘要：本发明公开了一种基于静态RCS数据和深度学习的雷达目标识别方法，所述方法包括以下步骤：静态RCS数据仿真计算；雷达目标识别模型设计；用静态RCS数据对网络模型进行训练和测试。本发明的有益效果在于，基于一维卷积神经网络CNN从静态RCS数据中自动提取特征，用于空间目标分类任务，提高了雷达目标识别的准确性。
主权项：1.一种基于静态RCS数据和深度学习的雷达目标识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1静态RCS数据仿真计算,首先对目标建立三维模型，然后设置雷达参数，其次对目标进行网格剖分，最后进行电磁散射计算；S2雷达目标识别模型设计,设计一维CNN结构用于从RCS数据中直接分类识别目标；其中，所述一维CNN以512点长的RCS序列为输入，有12个卷积层Conv，6个池化层MaxPooling，13个激活层ActivationReLU，1个随机丢弃层Dropout和2个全连接层FC；S3用静态RCS数据对网络模型进行训练和测试，将训练集中的RCS数据分批次输入到一维CNN后完成网络的训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军95841部队 一种基于静态RCS数据和深度学习的雷达目标识别方法
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