基于调制谱图卷积神经网络的空中目标识别技术

雷达对空中目标的分类识别技术是雷达信号处理领域中的关键技术。目前大部分雷达目标识别方法通用性较差且对雷达具有较高的要求。针对该问题,提出一种将目标回波的周期性调制谱信息图像化后,基于卷积神经网络调制谱图处理的空中目标识别方法。目标调制谱图像通过卷积神经网络逐层变换自动学习到目标特征信息,最终通过分类器进行分类识别。该方法避免了传统人工拟定调制谱特征的方式,实现了端对端的空中目标识别方法。实验结果表明,基于调制谱图的卷积神经网络模型具有较高的空中目标识别准确率,且模型的鲁棒性和泛化能力较好。