一种基于多对抗域和度量学习的雷达工作模式识别算法

作者：肖永生; 胡义海; 黄丽贞; 周建江; 时晨光; 贺丰收; 赵珂; 方芳; 叶爱华; 万在红; 饶烜; 孙成立

来源：2022-10-18, 中国, CN202211272772.1.

本发明公开了一种基于多对抗域和度量学习的雷达工作模式识别算法,包括以下步骤S1、源域含有标签的雷达数据序列与不含有标签的目标域雷达数据序列一同输入到特征提取器中；S2、通过特征提取器提取出源域与目标域混合数据的特征和类间差异；S3、特征提取器中得到的源域和目标域混合数据特征输入特征分类器中得到特征分类结果,得到不含有标签的目标域雷达数据序列的分类标签,域判别损失,源域分类损失；S4、特征提取器中得到的源域和目标域混合数据特征输入给领域判别器中分别以数据片段的形式进行多特征领域判别,得到子域分类结果和子域分类损失；S5、对模型进行迭代求解,最终得出高可信度的目标域雷达数据分类标签。

• 单位
  南昌航空大学