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摘要
本发明提出了一种基于深度特征融合网络的窄带雷达空中目标分类方法,实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建深度特征融合网络；定义最大边缘正交损失函数；初始化参数：对深度特征融合网络进行训练；对深度特征融合网络的参数进行更新；获取空中目标分类结果。本发明对深度特征融合网络进行训练和获取空中目标分类结果,其中卷积模块对窄带雷达浅层特征进行自适应融合并提取深层全局特征,然后联合通道、空间注意力模块基于深层全局特征获取局部高可分性特征,避免了现有技术利用浅层特征进行融合致使分类准确率较低的缺陷。利用目标重构误差对库外目标进行筛除,提高了分类的可靠性。最后,通过端到端的网络结构,有效提高了分类的实时性。
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