基于多特征融合的小样本雷达目标识别方法

本发明公开了一种基于多特征融合的小样本雷达目标识别方法。本发明将雷达回波信号的自然谐振频率特征引入小样本学习框架，充分利用其在姿态、观测角度变化条件下具有一定的稳定性，且提取简便、快速的优势；并将自然谐振频率特征与时频特征进行基于能量导引的注意力多特征加权融合，从不同特征机理描述散射特征，提升小样本条件下特征的完备性；此外还设计了基于特征相似度度量与分类损失复合的损失函数，优化特征空间判别性的同时，有利于模型学习到更具区分度的特征表示，在特征融合‑分类网络中提升性能。本发明在不显著增加推理时间和计算复杂度的前提下，有效提升观测角度变化情况下的识别准确率。