一种基于静态RCS数据和深度学习的雷达目标识别方法

本发明公开了一种基于静态RCS数据和深度学习的雷达目标识别方法，所述方法包括以下步骤：静态RCS数据仿真计算；雷达目标识别模型设计；用静态RCS数据对网络模型进行训练和测试。本发明的有益效果在于，基于一维卷积神经网络(CNN)从静态RCS数据中自动提取特征，用于空间目标分类任务，提高了雷达目标识别的准确性。