一种基于多源信息特征级融合的舰船分类方法

本发明公开了一种基于多源信息特征级融合的舰船分类方法，首先获取舰船目标的HRRP和SAR原始雷达数据，并对HRRP原始雷达数据预处理，生成两种格式的HRRP样本。其次在第一种格式的HRRP样本上进行特征提取，构成传统特征。然后构建时序网络模型分支，以第二种格式的HRRP样本作为输入，并嵌入传统特征，输出混合特征；构建二维卷积模型分支，将SAR原始雷达数据通过轻量级的CNN网络，提取舰船目标结构特征。最后设计注意力加权机制的特征融合模块，将混合特征与舰船目标结构特征加权融合，输出舰船分类结果。本发明解决了自动目标雷达识别基于单一模态数据识别精度和性能有限的问题，提高分类准确率。