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基于卷积块注意力的雷达个体辐射识别方法、系统及介质

2022-07-14 04:23:33 来源:中国专利 TAG:

技术特征:
1.一种基于卷积块注意力的雷达个体辐射识别方法,其特征在于,包括:构建卷积块注意力关系网络,所述卷积块注意力关系网络包括特征提取网络、卷积块注意力模块和相似网络;获取训练数据集,根据所述训练数据集训练所述卷积块注意力关系网络;向训练完成的卷积块注意力关系网络输入目标数据集,得到关系分数向量,所述目标数据集包括支撑集和查询集;其中,所述支撑集用于表征标注数据,所述查询集用于表征待识别数据;根据所述关系分数向量,确定所述目标数据集的数据类型,完成雷达个体辐射源识别。2.根据权利要求1所述的一种基于卷积块注意力的雷达个体辐射识别方法,其特征在于,所述构建卷积块注意力关系网络,包括:根据第一卷积模块和第二卷积模块,构建特征提取网络;根据通道注意力模块和空间注意力模块,构建卷积块注意力模块;根据第一卷积模块和全连接层,构建相似网络;根据所述特征提取网络、所述卷积块注意力模块和所述相似网络构建卷积块注意力关系网络;其中,所述第一卷积模块包括卷积层、批标准化层、激活函数和最大池化层,所述第二卷积模块包括卷积层、批标准化层和激活函数。3.根据权利要求2所述的一种基于卷积块注意力的雷达个体辐射识别方法,其特征在于,所述根据通道注意力模块和空间注意力模块,构建卷积块注意力模块,包括:根据并行池化层、共享多层感知器和激活层,构建通道注意力模块;根据双层池化层、卷积层和激活层,构建空间注意力模块;根据所述通道注意力模块和所述空间注意力模块,构建卷积块注意力模块。4.根据权利要求1所述的一种基于卷积块注意力的雷达个体辐射识别方法,其特征在于,所述获取训练数据集,根据所述训练数据集训练所述卷积块注意力关系网络,包括:获取训练数据集;根据所述训练数据集,输入所述特征提取网络得到特征图集;根据所述特征图集,输入所述卷积块注意力模块得到注意力特征图集;根据所述注意力特征图集,基于通道维度的连接得到支撑-查询样本对;根据所述支撑-查询样本对,输入所述相似网络得到关系分数向量。5.根据权利要求4所述的一种基于卷积块注意力的雷达个体辐射识别方法,其特征在于,所述获取训练数据集,根据所述训练数据集训练所述卷积块注意力关系网络,还包括:根据均方误差准则构建损失函数;根据所述损失函数,衡量数据样本之间的相似程度,实现参数回传完成所述卷积块注意力关系网络的优化。6.根据权利要求4所述的一种基于卷积块注意力的雷达个体辐射识别方法,其特征在于,所述根据所述训练数据集,输入所述特征提取网络得到特征图集,包括:根据所述训练数据集的支撑集,输入所述特征提取网络得到支撑集特征图;根据所述训练数据集的查询集,输入所述特征提取网络得到查询集特征图。7.根据权利要求6所述的一种基于卷积块注意力的雷达个体辐射识别方法,其特征在
于,所述根据所述特征图集,输入所述卷积块注意力模块得到注意力特征图集,包括:根据所述支撑集特征图,输入所述卷积块注意力模块得到支撑集注意力特征图;根据所述查询集特征图,输入所述卷积块注意力模块得到查询集注意力特征图。8.一种基于卷积块注意力的雷达个体辐射识别系统,其特征在于,包括:第一模块,用于构建卷积块注意力关系网络,所述卷积块注意力关系网络包括特征提取网络、卷积块注意力模块和相似网络;第二模块,用于获取训练数据集,根据所述训练数据集训练所述卷积块注意力关系网络;第三模块,用于向训练完成的卷积块注意力关系网络输入目标数据集,得到关系分数向量,所述目标数据集包括支撑集和查询集;其中,所述支撑集用于表征标注数据,所述查询集用于表征待识别数据;第四模块,用于根据所述关系分数向量,确定所述目标数据集的数据类型,完成雷达个体辐射源识别。9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器以及存储器;所述存储器用于存储程序;所述处理器执行所述程序实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有程序,所述程序被处理器执行实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种基于卷积块注意力的雷达个体辐射识别方法、系统及介质,方法包括:构建卷积块注意力关系网络,卷积块注意力关系网络包括特征提取网络、卷积块注意力模块和相似网络;获取训练数据集,根据训练数据集训练卷积块注意力关系网络;向训练完成的卷积块注意力关系网络输入目标数据集,得到关系分数向量,目标数据集包括支撑集和查询集;根据关系分数向量,确定目标数据集的数据类型,完成雷达个体辐射源识别。本发明通过在关系网络中引入卷积块注意力模块,指导网络关注更关键的区域,增强了网络的特征提取能力,使得网络在低信噪比下仍能有较好的性能,可广泛应用于辐射源识别技术领域。源识别技术领域。源识别技术领域。


技术研发人员:王伟 施皓然 周永坤 饶彬 王涛
受保护的技术使用者:中山大学
技术研发日:2022.03.09
技术公布日:2022/7/12
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