【摘 要】
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本文针对舰载雷达低、慢、小目标探测面临的小样本识别问题，提出一种基于小样本学习的低慢小目标分类识别方法。该方法将低慢小目标雷达回波数据转换到小波变换域，利用多头注意力机制和双向长短记忆人工神经网络相结合的方式，解决了小样本目标分类识别的问题。在低慢小目标雷达回波仿真数据集上，开展模型训练和算法验证，分析任务差异性与识别准确率的关系，实验结果表明该方法对典型低慢小目标识别精度可达90%以上，在雷达目
【基金项目】
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武器装备综合研究项目（2020103280）；
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本文针对舰载雷达低、慢、小目标探测面临的小样本识别问题，提出一种基于小样本学习的低慢小目标分类识别方法。该方法将低慢小目标雷达回波数据转换到小波变换域，利用多头注意力机制和双向长短记忆人工神经网络相结合的方式，解决了小样本目标分类识别的问题。在低慢小目标雷达回波仿真数据集上，开展模型训练和算法验证，分析任务差异性与识别准确率的关系，实验结果表明该方法对典型低慢小目标识别精度可达90%以上，在雷达目标识别领域具有较好的应用价值。
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