摘要
本发明公开了多尺度信号分解与深度特征融合的机载雷达识别方法,属于雷达目标识别技术领域,用于无人机雷达目标识别,包括采用自适应噪声完备集合经验模态分解方法将原始动态雷达散射截面信号分解为多个本征模态分量,并对所有分量统一实施自适应小波软阈值去噪以提高信噪比和抑制背景干扰;通过计算各本征模态分量与原始信号的相关系数筛选出有效分量,重构出降噪后的雷达散射截面信号序列开展多层次特征融合;将特征向量输入堆叠自编码器深度神经网络分类模型,并引入粒子群优化算法对分类模型进行优化。本发明显著提升了信号的信噪比和分类模型在低信噪比环境下的识别准确率,实现对不同类别雷达散射截面目标的高精度识别与分类。