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基于两阶段注意力层Transformer的弹道目标多站融合识别
1
作者
翟相龙
王旋
+1 位作者
王雁冰
王峰
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024年第7期37-44,共8页
多站弹道目标融合识别旨在利用多个雷达站点信息的互补性提升弹道目标识别性能,而传统多站下弹道目标识别方法未直接考虑多站数据间的关联特性,难以取得准确、稳健的识别性能。针对多站下基于雷达散射截面积(RCS)高速飞行目标的识别问题...
多站弹道目标融合识别旨在利用多个雷达站点信息的互补性提升弹道目标识别性能,而传统多站下弹道目标识别方法未直接考虑多站数据间的关联特性,难以取得准确、稳健的识别性能。针对多站下基于雷达散射截面积(RCS)高速飞行目标的识别问题,提出了一种基于两阶段注意力的弹道目标多站融合识别方法。首先,在现有的Transformer模型上添加维度分段模块将多站雷达数据嵌入于二维向量中,保留站内数据时序及站间关联信息;然后,添加了两阶段注意力层,有效地捕获站内时序信息及跨站维度的依赖关系;最后,基于仿真动态RCS数据模拟多站场景开展了融合识别实验。实验结果表明该方法能够有效提升多站条件下的弹道目标识别性能。
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关键词
雷达散射截面
多站融合弹道目标识别
Transformer模型
两阶段注意力
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职称材料
题名
基于两阶段注意力层Transformer的弹道目标多站融合识别
1
作者
翟相龙
王旋
王雁冰
王峰
机构
复旦大学信息科学与工程学院
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024年第7期37-44,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61991421)。
文摘
多站弹道目标融合识别旨在利用多个雷达站点信息的互补性提升弹道目标识别性能,而传统多站下弹道目标识别方法未直接考虑多站数据间的关联特性,难以取得准确、稳健的识别性能。针对多站下基于雷达散射截面积(RCS)高速飞行目标的识别问题,提出了一种基于两阶段注意力的弹道目标多站融合识别方法。首先,在现有的Transformer模型上添加维度分段模块将多站雷达数据嵌入于二维向量中,保留站内数据时序及站间关联信息;然后,添加了两阶段注意力层,有效地捕获站内时序信息及跨站维度的依赖关系;最后,基于仿真动态RCS数据模拟多站场景开展了融合识别实验。实验结果表明该方法能够有效提升多站条件下的弹道目标识别性能。
关键词
雷达散射截面
多站融合弹道目标识别
Transformer模型
两阶段注意力
Keywords
radar cross section
multi-station ballistic target fusion recognition
Transformer model
two-stage attention
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于两阶段注意力层Transformer的弹道目标多站融合识别
翟相龙
王旋
王雁冰
王峰
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024
0
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