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基于重要性网络和双向堆叠循环神经网络的雷达目标识别方法

摘要

本发明公开了一种基于重要性网络和双向堆叠RNN的雷达目标识别算法框架,该方法首先进行预处理降低HRRP样本中的敏感性并对样本进行谱图变换;然后通过重要性网络调整谱图中各时间点序列的重要程度,再通过双向堆叠RNN对时序相关性建模,提取出其高层次特征,最后采用多层次的注意力机制调整网络隐层状态的重要程度并通过softmax进行目标分类。

著录项

  • 公开/公告号CN111596292A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN202010256702.1

  • 申请日2020-04-02

  • 分类号G01S13/89(20060101);G01S7/41(20060101);

  • 代理机构33233 浙江永鼎律师事务所;

  • 代理人陆永强

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区

  • 入库时间 2023-12-17 11:36:58

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-28

    公开

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