公开(公告)号：CN119250118A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411167246.8

申请日：2024-08-23

Applicant: 西安空间无线电技术研究所

Inventor： 朱江 ,  段崇棣 ,  王伟伟 ,  许京伟 ,  文才 ,  杨晓超 ,  黎薇萍

IPC: G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082 ,  G06N3/096 ,  G06F18/214 ,  G01S13/42 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明基于小样本迁移学习和注意力机制的雷达动目标检测方法，以少量实际雷达回波和高保真场景仿真数据作为数据训练集，可实现强杂波背景下的运动目标直接检测。通过利用运动目标和场景杂波在空时二维平面的点/线分布特点，引入注意力机制，即可在提升网络训练速度的同时，确保网络对杂波的分选与识别能力，同时，进一步结合小样本迁移孪生网络，可利用少量实测数据对目标检测网络进行修正，从而提升网络对实际工况的适应性，提升泛化能力。通过机载校飞试验数据分析可知，在低信杂噪比条件下，相比传统的STAP+CFAR技术，本发明具有更高的检测性能，虚警率较低。同时，基于网络预训练和小样本迁移学习机制，所提方法在预警雷达实时处理方面具备可实施性，有较高工程应用价值。