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面向空中目标识别的分布式多视角ISAR图像融合方法
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作者 李双侨 韦顺军 +4 位作者 文彦博 王谋 师君 张晓玲 崔国龙 《现代雷达》 北大核心 2025年第10期77-84,共8页
在雷达空中目标高精度识别任务中,单视角逆合成孔径雷达(ISAR)易受方位变化、局部遮挡及噪声干扰影响,通常难以表征目标的完整结构,导致目标识别精度下降。针对此问题,文中提出了一种基于多视角ISAR图像融合的空中目标识别方法。该方法... 在雷达空中目标高精度识别任务中,单视角逆合成孔径雷达(ISAR)易受方位变化、局部遮挡及噪声干扰影响,通常难以表征目标的完整结构,导致目标识别精度下降。针对此问题,文中提出了一种基于多视角ISAR图像融合的空中目标识别方法。该方法利用共享特征提取网络提取多视角ISAR图像的语义特征,并运用Transformer编码器对视角间的全局依赖关系进行建模;同时引入动态门控融合模块,实现判别性ISAR图像视角特征的自适应加权融合。此外,通过L1正则化约束ISAR图像视角权重,有效提升网络对ISAR观察冗余视角的抑制能力。通过对六类空中飞机目标进行电磁散射仿真实验,验证了所提方法的有效性。结果显示,在高信噪比和低信噪比环境下,文中所提方法的识别准确率较传统单视角方法分别提高了约15%和20%。 展开更多
关键词 逆合成孔径雷达 目标识别 Transformer编码器 多视角图像融合
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