系统工程与电子技术

作者：郭泽坤, 杨洪飞, 刘峥, 谢荣, 冉磊, 李嘉楠

单位：1. 西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室, 陕西 西安 710071；2. 江南机电设计研究所, 贵州 贵阳 550025

关键词：窄带雷达,空中目标识别,短时观测回波,最大边缘高斯混合分布

基金：国家自然科学基金(62001346);雷达信号处理全国重点实验室支持计划(KGJ202205)

针对窄带雷达对短时观测回波(echoes from short-term observation, ESTO)序列特征识别性能较低且易受诱饵干扰的问题, 基于最大边缘高斯混合分布(maximum-margin Gaussian mixture distribution, MGMD)空间提出一种空中目标识别方法。首先, 构建MGMD空间, 对库内类别预设类中心, 将每个类别中心之间的距离最大化, 并且类中心对应MGMD的均值。其次, 构建包含特征注意力机制的深度网络, 将ESTO序列映射至MGMD空间。然后, 通过训练使每类深度特征服从于MGMD, 从而使其边缘最大化, 以此提升模型的分类泛化性能和对诱饵的鉴别能力。实验结果表明, 所提方法能够有效提升窄带雷达对目标ESTO序列的分类性能和对诱饵目标的鉴别能力。

来源：2025年第4期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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