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申请/专利权人：福建省气象信息中心;福建华网信息科技有限公司
摘要：一种多波段雷达融合处理方法及系统。其首先获取从目标对象返回的多个雷达反射信号，接着，通过基于深度神经网络模型的信号特征提取器分别对所述多个雷达反射信号进行特征提取以得到多个雷达反射信号语义特征向量，然后，将所述多个雷达反射信号语义特征向量分别通过基于伽马校正模块的非线性响应优化器以得到多个优化雷达反射信号语义特征向量，接着，对所述多个优化雷达反射信号语义特征向量进行多源信息自相关融合以得到多源雷达信号语义融合特征，最后，基于所述多源雷达信号语义融合特征，确定目标对象的类型标签。
主权项：1.一种多波段雷达融合处理方法，其特征在于，包括：获取从目标对象返回的多个雷达反射信号，其中，所述多个雷达反射信号具有不同的波段；通过基于深度神经网络模型的信号特征提取器分别对所述多个雷达反射信号进行特征提取以得到多个雷达反射信号语义特征向量；将所述多个雷达反射信号语义特征向量分别通过基于伽马校正模块的非线性响应优化器以得到多个优化雷达反射信号语义特征向量；对所述多个优化雷达反射信号语义特征向量进行多源信息自相关融合以得到多源雷达信号语义融合特征；以及基于所述多源雷达信号语义融合特征，确定目标对象的类型标签；所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型；将所述多个雷达反射信号语义特征向量分别通过基于伽马校正模块的非线性响应优化器以得到多个优化雷达反射信号语义特征向量，包括：将所述多个雷达反射信号语义特征向量分别通过所述基于伽马校正模块的非线性响应优化器以如下伽马校正公式进行处理以得到所述多个优化雷达反射信号语义特征向量；其中，所述伽马校正公式为： 其中，为所述多个雷达反射信号语义特征向量中第s个雷达反射信号语义特征向量的第i个位置的特征值，A、B、C和D为调整超参数，ni为所述多个优化雷达反射信号语义特征向量中第s个优化雷达反射信号语义特征向量的第i个位置的特征值。
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