一种基于深度神经网络的RCS系统仿真测试方法及系统

本发明公开了一种基于深度神经网络的RCS系统仿真测试方法及系统，包括采集RCS目标回波特征数据进行分段，得到时序特征序列；构建双分支深度神经网络结构，处理时序特征序列，将主辅分支提取的特征进行融合，获得RCS特征表示；在双分支深度神经网络结构中设置跨尺度特征校正单元，计算主辅分支特征图之间的互相关系数，对主辅分支特征进行动态校正；基于校正单元的输出，生成高频和低频RCS仿真特征，并进行自适应融合，得到RCS系统仿真特征；计算RCS系统仿真特征与参考特征的仿真误差，对网络参数进行优化。本发明显著提升了测量系统的自适应能力和稳定性，对提升电子对抗系统性能评估的整体水平具有重要意义。