基于特征金字塔轻量卷积神经网络的雷达目标识别方法

摘要

本发明属于雷达目标自动识别技术，针对低信噪比条件下的目标HRRP特征提取和分类识别问题，提供了一种基于特征金字塔轻量卷积神经网络的雷达目标识别方法。为兼顾目标HRRP局部信息和全局信息，利用HRRP多尺度表示构建模型的多通道输入，并基于深度可分离卷积层设计轻量卷积神经网络，有效减少参数数量，提高了泛化性能，同时加入特征金字塔融合来提取目标的鲁棒特征，提高模型稳定性。