一种基于层次化状态空间模型的ISAR车辆目标分类方法

本发明公开了一种基于层次化状态空间模型的ISAR车辆目标分类方法，属于目标识别领域。首先建立了基于局部卷积特征提取模型，以实现特征降维和局部性鉴别特征提取；其次，提出了基于双向选择性状态空间模型和注意力机制的全局特征提取模型来实现ISAR图像远距离全局依赖关系建模；为了提取更多丰富信息，本发明采用了局部‑全局模块复用方式实现全局‑局部特征的层次化提取，并提出了基于注意力机制的特征精炼模块来进一步增强有用的目标信息，抑制冗余的背景信息；最后，基于全连接层聚合全局‑局部信息，以实现车辆目标分类。通过对一系列评估实验验证了本发明在ISAR车辆分类任务上的有效性和优越性。