一种基于Transformer模型的RCS预测方法及装置
申请号:CN202510749068
申请日期:2025-06-06
公开号:CN120687766A
公开日期:2025-09-23
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于Transformer模型的RCS预测方法及装置,包括:构建基于自监督的预训练网络,利用RCS序列训练数据对预训练网络进行训练得到训练好的预训练网络,将训练好的预训练网络中的基于Transformer的RCS预测网络作为初始基于Transformer的RCS预测网络;在RCS序列训练数据中引入姿态角的考虑,利用RCS序列训练数据对初始基于Transformer的RCS预测网络进行训练得到训练好的基于Transformer的RCS预测网络;在待预测RCS序列数据中引入姿态角的考虑,将待预测RCS序列数据输入训练好的基于Transformer的RCS预测网络得到预测结果。
技术关键词
序列
解码器
前馈神经网络
编码器
数据
模块
时延
掩码策略
预测装置
非线性
机制
层级
级联
重构
超参数
模式
分块