一种基于多任务学习的微多普勒目标识别方法

• 作者: 李雨鑫 罗丁利 陈尹翔 杨磊
• 来源期刊: 火控雷达技术
• 关键词: 微多普勒 多任务学习 深度学习 雷达目标识别
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 信号/数据处理
• 页码范围: 65-68
• 页数: 4页
• 分类号: TN95
• 语种: 中文
• DOI: 10.19472/j.cnki.1008-8652.2021.01.012

摘要

近年来为了更好地适应不同场景下的智能化探测,人们对雷达目标识别任务的需求越来越高,因此本文提出了一种基于多任务学习方法的微多普勒目标识别方法.该方法基于BLSTM框架,针对两个不同的微多普勒目标识别任务使用特征提取器共享的方法训练模型.本方法既减小了识别系统整体的计算量,同时由于共享了不同任务之间的特征表示,又提高了模型的鲁棒性和准确率.