摘要
本发明提出了提出一种基于空间金字塔池化网络的重频变化稳健目标识别方法,用于解决训练和测试阶段的脉冲重复频率不匹配情况下的雷达目标识别问题。实现步骤为:(1)构建空间金字塔池化网络;(2)生成训练集;(3)训练空间金字塔池化网络;(4)测试样本预处理;(5)目标识别。本发明采用空间金字塔池化层替代传统池化层,使得网络可以从不定维度的雷达回波输入中提取固定维度的特征,可以在测试阶段不重新训练新模型的情况下,实现脉冲重复频率稳健分类。相较于传统方法,本发明提取的特征更具有可分性,大大提高了脉冲重复频率变化场景下的雷达目标识别性能。
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