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基于角度引导Transformer融合网络的多站协同目标识别方法

         

摘要

多站协同雷达目标识别旨在利用多站信息的互补性提升识别性能。传统多站协同目标识别方法未直接考虑站间数据差异问题,且通常采用相对简单的融合策略,难以取得准确、稳健的识别性能。该文针对多站协同雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题,提出了一种基于角度引导的Transformer融合网络。该网络以Transformer作为特征提取主体结构,提取单站HRRP的局部和全局特征。并在此基础上设计了3个新的辅助模块促进多站特征融合学习,角度引导模块、前级特征交互模块以及深层注意力特征融合模块。首先,角度引导模块使用目标方位角度对站间数据差异进行建模,强化了所提特征与多站视角的对应关系,提升了特征稳健性与一致性。其次,前级特征交互模块和深层注意力特征融合模块相结合的融合策略,实现了对各站特征的多阶段层次化融合。最后,基于实测数据模拟多站场景进行协同识别实验,结果表明所提方法能够有效地提升多站协同时的目标识别性能。

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