资源受限条件下的雷达目标多模数据稳健识别方法

本发明公开了一种资源受限条件下的雷达目标多模数据稳健识别方法，包括：将待识别雷达多模态数据输入训练完成的雷达多模态数据识别模型；其中，数据的模态包括：高分辨一维距离像模态、窄带调制谱模态和状态信息序列模态；模型包括单模态混合专家学习模块和多模态特征置信融合模块；根据训练完成的多模态特征置信融合模块以及根据训练完成的单模态混合专家学习模块得到的雷达各模态数据对应的特征得到雷达各模态数据对应的证据、不确定度和类别概率，并进行置信融合，根据得到的目标置信融合结果得到识别结果。本发明充分挖掘了雷达数据各个模态的特征，提高了对雷达多模态数据描述的精确性，并通过置信融合提升了目标识别的可靠性和准确性。