一种雷达微动特征深度学习时频表示方法

本发明涉及一种雷达微动特征深度学习时频表示方法，属于雷达信号处理技术领域。本发明首先对雷达回波数据进行预处理，得到含有距离维度的目标信息数据；接着设计一个表示雷达目标微动特征的深度学习网络模型，该模型包括基函数选择模块、特征聚集模块、能量集中模块和输出模块四部分，构建数据集对模型进行训练验证；最后输入预处理后的实测目标数据，完成目标微动特征基于深度学习方法的时频表示。本发明能够实现对雷达目标的高分辨微动特征表示，与传统时频分析方法对比，不仅表现出能量聚集程度高的优势，而且还展现出传统时频分析方法未能展示的微动特征细节，提升了目标的微动特征的表示能力。