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基于角度引导Transformer融合网络的多站协同目标识别方法

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多站协同雷达目标识别旨在利用多站信息的互补性提升识别性能.传统多站协同目标识别方法未直接考虑站间数据差异问题,且通常采用相对简单的融合策略,难以取得准确、稳健的识别性能.该文针对多站协同雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题,提出了一种基于角度引导的Transformer融合网络.该网络以Transformer作为特征提取主体结构,提取单站HRRP的局部和全局特征.并在此基础上设计了3个新的辅助模块促进多站特征融合学习,角度引导模块、前级特征交互模块以及深层注意力特征融合模块.首先,角度引导模块使用目标方位角度对站间数据差异进行建模,强化了所提特征与多站视角的对应关系,提升了特征稳健性与一致性.其次,前级特征交互模块和深层注意力特征融合模块相结合的融合策略,实现了对各站特征的多阶段层次化融合.最后,基于实测数据模拟多站场景进行协同识别实验,结果表明所提方法能够有效地提升多站协同时的目标识别性能.
Multistation Cooperative Radar Target Recognition Based on an Angle-guided Transformer Fusion Network

Multistation cooperative radar target recognitionHigh-Resolution Range Profile(HRRP)Angle-guidedAttention feature fusionTransformer fusion network

郭帅、陈婷、王鹏辉、丁军、严俊坤、王英华、刘宏伟

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西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室 西安 710071

多站协同雷达目标识别 高分辨距离像(HRRP) 角度引导 注意力特征融合 Transformer融合网络

国家自然科学基金国家自然科学基金雷达信号处理国家级重点实验室支持计划中央高校基本科研业务费专项中国航天科技集团公司第八研究院产学研合作基金陕西省天线与控制技术重点实验室开放基金

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2023

10.12000/JR23014

雷达学报
中国科学院电子学研究所 中国雷达行业协会

雷达学报

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.667
ISSN：2095-283X
年,卷(期)：2023.12(3)
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