基于自适应概率多原型网络的雷达HRRP目标识别方法

本发明公开了一种基于自适应概率多原型网络的雷达HRRP目标识别方法，该方法包括：获取目标HRRP训练数据；将预处理后的训练数据输入一维卷积神经网络中提取深层特征；将深层特征输入多模分布参数编码器中，编码得到各类各模态特征分布参数，并为每个模态特征分配一个原型表示；基于狄利克雷过程混合先验，最大化联合似然函数实现强可分特征提取和每类最优原型个数自适应确定的联合优化，得到训练好的自适应概率多原型网络；获取目标HRRP待测样本，将待测样本输入，得到待测样本所属各模态的特征分布参数和原型分布参数；通过度量待测样本的特征分布与各类各模态原型分布间的相似度，完成待测样本的识别。本发明显著提升了雷达HRRP目标识别性能。