高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)包含了丰富的目标信息,通过提取HRRP的强散射点分布特征可实现对不同目标的分类和识别。论文充分考虑了HRRP的多域特征和时间依赖性,利用ResNet18网络进行时频域特征提取,并结合...高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)包含了丰富的目标信息,通过提取HRRP的强散射点分布特征可实现对不同目标的分类和识别。论文充分考虑了HRRP的多域特征和时间依赖性,利用ResNet18网络进行时频域特征提取,并结合记忆融合网络(Memory Fusion Network,MFN)提出新型深度学习模型MI-MFN(Multi Input-MFN)进行多域特征的融合识别,实现了在不同维度的记忆的跨视图交互,有效地学习和提取HRRP序列特征。实验结果表明,MI-MFN模型的识别准确率可以达到99.9%以上,具有出色的识别性能。展开更多
