基于迁移学习的雷达载频参数变化稳健目标识别方法

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摘要

本发明公开了一种基于迁移学习的雷达载频参数变化稳健目标识别方法，主要解决在雷达载频参数变化场景下的运动目标实时识别问题。本发明的实现步骤为：(1)生成训练集；(2)生成微调集；(3)构建自编码器神经网络；(4)构建前馈神经网络；(5)训练自编码器神经网络；(6)训练前馈神经网络；(7)目标识别。本发明利用迁移学习的思想，将特定载频下雷达目标识别学习到的知识迁移到新载频下雷达目标识别学习问题中，利用少量的新载频下的微调数据集对模型进行实时更新，提高了目标识别的实时性和识别准确率。

基本信息

专利标题：

基于迁移学习的雷达载频参数变化稳健目标识别方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112731330A

申请号：

CN202110032917.X

公开（公告）日：

2021-04-30

申请日：

2021-01-12

授权号：

CN112731330B

授权日：

2022-04-19

发明人：

王鹏辉刘宏伟孙嘉琪丁军邓心慰陈渤徐一兼

申请人：

西安电子科技大学

申请人地址：

陕西省西安市太白南路2号

代理机构：

陕西电子工业专利中心

代理人：

田文英

优先权：

CN202110032917.X

主分类号：

G01S7/41

IPC分类号：

G01S7/41 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08