一种基于自注意力机制的雷达目标信号识别方法及系统

本发明提供一种基于自注意力机制的雷达目标信号识别方法及系统，该方法将雷达原始回波信号利用滑窗操作进行划分后作为模型输入，构建一种多个感受野通道并行提取特征的卷积神经网络，充分发掘了数据中的多层次信息，实现特征的全面提取和相互补充，从而显著提高检测精度，同时引入新的损失函数，有效解决了目标位置不匹配的问题。该损失函数能够让模型在训练时自适应地调整目标与背景之间的差异，从而提升模型的学习能力和检测性能。本发明在不同信噪比条件下均体现出性能优势，提升幅度从2％到25％不等，在低信噪比环境下尤为显著。本发明在目标检测任务中的性能优于传统方法，能够有效应用于海上小目标的实时检测，具有良好的应用前景。