多域浅层特征引导下雷达有源干扰多模态对比识别方法OA北大核心CSTPCDEI
在雷达有源干扰识别任务中,如何实现多域浅层特征与时频域深层网络特征的稳健联合,并在极端小样本下维持高干扰识别准确率是亟待解决的关键问题。针对此问题,该文提出一种多域浅层特征引导下雷达有源干扰多模态对比识别方法。在充分提取有源干扰多域浅层特征基础上,设计优选单元自动选择有效特征,生成对应含有隐式专家知识的文本模态。将文本模态与时频变换图像分别输入文本和图像编码器,构建多模态特征对并映射至模态对齐高维空间中,利用文本特征作为锚点,通过对比学习引导同类…查看全部>>
郭文杰;吴振华;曹宜策;张强;张磊;杨利霞
安徽大学电子信息工程学院,合肥230601安徽大学电子信息工程学院,合肥230601 中国电子科技集团公司第三十八研究所,合肥230088安徽大学电子信息工程学院,合肥230601天基综合信息系统全国重点实验室,北京100094中山大学电子与通信工程学院,深圳518107安徽大学电子信息工程学院,合肥230601
电子信息工程
雷达有源干扰识别极端小样本多域浅层干扰特征多模态监督对比学习
《雷达学报（中英文）》 2024 (5)
P.1004-1018,15
国家自然科学基金(62201007,62401007)中国博士后科学基金(2020M681992)安徽省自然科学基金(2308085QF199)。
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