目标识别方法及相关装置、设备和存储介质与流程

本申请涉及信号处理，特别是涉及一种目标识别方法及相关装置、设备和存储介质。

背景技术：

1、雷达作为一种探测设备在众多领域中有着广泛应用。例如，随着辅助驾驶、自动驾驶等技术日渐兴起，雷达已经越来越普遍地装备于汽车。

2、但是，在实际应用场景中，通常存在雷达辐射源数据采集不完全、信噪比低等复杂电磁环境，导致利用现有技术对雷达信号进行目标识别时存在特征丢失严重、鲁棒性差等问题，进而影响目标识别的准确性。有鉴于此，如何提升对雷达信号进行目标识别的准确性，特别是在复杂电磁环境下，成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本申请主要解决的技术问题是提供一种目标识别方法及相关装置、设备和存储介质，能够提升对雷达信号进行目标识别的准确性，特别是在复杂电磁环境下。

2、为了解决上述技术问题，本申请第一方面提供了一种目标识别方法，包括：基于雷达信号的时域数据，提取得到时域特征，并基于雷达信号的频域数据，提取得到频域特征，以及获取雷达信号的空域数据；基于时域特征和频域特征，预测得到雷达信号所扫描目标对象分别属于若干预设类别的第一置信度，并基于空域数据，预测得到目标对象分别属于若干预设类别的第二置信度；基于目标对象分别属于若干预设类别的第一置信度和第二置信度，确定目标对象所属的目标类别。

3、为了解决上述技术问题，本申请第二方面提供了一种目标识别装置，包括：时域特征提取模块、频域特征提取模块、第一预测模块、第二预测模块和类别确定模块，时域特征提取模块，用于基于雷达信号的时域数据，提取得到时域特征；频域特征提取模块，用于基于雷达信号的频域数据，提取得到频域特征，以及获取雷达信号的空域数据；第一预测模块，用于基于时域特征和频域特征，预测得到雷达信号所扫描目标对象分别属于若干预设类别的第一置信度；第二预测模块，用于基于空域数据，预测得到目标对象分别属于若干预设类别的第二置信度；类别确定模块，用于基于目标对象分别属于若干预设类别的第一置信度和第二置信度，确定目标对象所属的目标类别。

4、为了解决上述技术问题，本申请第三方面提供了一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，存储器中存储有程序指令，处理器用于执行程序指令以实现上述第一方面中的目标识别方法。

5、为了解决上述技术问题，本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器运行的程序指令，程序指令用于实现上述第一方面的目标识别方法。

6、上述方案，基于雷达信号的时域数据，提取得到时域特征，并基于雷达信号的频域数据，提取得到频域特征，以及获取雷达信号的空域数据，基于此再基于时域特征和频域特征，预测得到雷达信号所扫描目标对象分别属于若干预设类别的第一置信度，并基于空域数据，预测得到目标对象分别属于若干预设类别的第二置信度，从而基于目标对象分别属于若干预设类别的第一置信度和第二置信度，确定目标对象所属的目标类别，故能够结合雷达信号的时域、频域和空域对雷达信号进行目标识别，从而能够综合利用三域特征信息来充分提取雷达辐射源个体信息，进而能够尽可能地缓解低信噪比、信号采集不完整等复杂电磁环境对目标识别的不利影响，有助于提升对雷达信号进行目标识别的准确性。

技术特征：

1.一种目标识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于雷达信号的时域数据，提取得到时域特征，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述雷达信号的频域数据，提取得到频域特征，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时域特征和所述频域特征均由特征提取模型提取得到，所述特征提取模型包括嵌入网络、时域编码网络和频域编码网络，且所述时域编码网络和所述频域编码网络均基于对比预测编码得到；

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述空域数据，预测得到所述目标对象分别属于所述若干预设类别的第二置信度，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述时域特征和所述频域特征，预测得到所述雷达信号所扫描目标对象分别属于若干预设类别的第一置信度，包括：

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述时域数据至少包括所述雷达信号的时域波形图；

8.一种目标识别装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括相互耦接的存储器和处理器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器用于执行所述程序指令以实现权利要求1至7任一项所述的目标识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器运行的程序指令，所述程序指令用于实现权利要求1至7任一项所述的目标识别方法。

技术总结
本申请公开了一种目标识别方法及相关装置、设备和存储介质，其中，目标识别方法包括：基于雷达信号的时域数据，提取得到时域特征，并基于雷达信号的频域数据，提取得到频域特征，以及获取雷达信号的空域数据；基于时域特征和频域特征，预测得到雷达信号所扫描目标对象分别属于若干预设类别的第一置信度，并基于空域数据，预测得到目标对象分别属于若干预设类别的第二置信度；基于目标对象分别属于若干预设类别的第一置信度和第二置信度，确定目标对象所属的目标类别。上述方案，能够提升对雷达信号进行目标识别的准确性，特别是在复杂电磁环境下。

技术研发人员：蒋俊,王建社,许敏强,方四安,柳林
受保护的技术使用者：合肥讯飞数码科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/4