CN112666533B - 基于空间金字塔池化网络的重频变化稳健目标识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了提出一种基于空间金字塔池化网络的重频变化稳健目标识别方法，用于解决训练和测试阶段的脉冲重复频率不匹配情况下的雷达目标识别问题。实现步骤为：(1)构建空间金字塔池化网络；(2)生成训练集；(3)训练空间金字塔池化网络；(4)测试样本预处理；(5)目标识别。本发明采用空间金字塔池化层替代传统池化层，使得网络可以从不定维度的雷达回波输入中提取固定维度的特征，可以在测试阶段不重新训练新模型的情况下，实现脉冲重复频率稳健分类。相较于传统方法，本发明提取的特征更具有可分性，大大提高了脉冲重复频率变化场景下的雷达目标识别性能。

Description

基于空间金字塔池化网络的重频变化稳健目标识别方法

技术领域

本发明属于雷达技术领域，进一步涉及到雷达自动目标识别RATR技术领域中的一种基于空间金字塔池化网络的重频变化稳健目标识别方法。本发明可以在雷达发送的脉冲重复频率变化场景中，对空中、地面运动的不同目标实时进行分类。

背景技术

雷达目标识别方法都有一个前提假设，雷达参数中的脉冲重复频率需要满足Nyquist采样定理。然而，在实际当中受限于雷达系统的软硬件条件和工作模式，雷达脉冲重复频率往往较低，此时将发生频谱混叠现象。对于脉冲多普勒雷达而言，脉冲重复频率决定了回波的采样率，一般来说，脉冲重复频率越高，目标回波中包含的信息越多，对于分类越有助益。而当频谱混叠现象发生，回波当中就很难包含完整的信息，加剧了目标回波的分类识别难度。目前针对低重频条件下的特征提取与分类问题，已经有一些工作开展了相关研究。

夏鹏等学者在其发表的论文“短驻留和低重频条件下的飞机目标识别方法研究”(空军预警学院学报，2019，33(3))中提出一种基于奇异谱分析的飞机目标识别方法，该方法的具体步骤是：第一步，分析脉冲重复频率对调制特征的影响，训练和测试阶段的脉冲重复频率相同；第二步，利用飞机目标调制谱线数目存在数量级上的差别，估算奇异谱中大特征值的个数来估算旋转桨叶回波信号中的谐波个数，进而实现三类飞机目标的识别。该方法提出的特征在低重频下具有良好的可分性，因此在低重频条件下具有良好的识别效果，但是，该方法仍然存在不足之处是：该方法训练和测试阶段的脉冲重复频率完全相同，然而在雷达实际的工作过程中，脉冲多普勒雷达通常采用多脉冲重复频率的工作方式，当改变重频时，利用一个脉冲重复频率下的训练样本训练出的模型不再适用新脉冲重复频率下的测试样本，出现模型失配问题，进而导致识别率的下降。

西安电子科技大学在其申请的专利文献“基于分割混频的低重频调频连续波雷达飞机目标分类方法”(专利申请号：CN201810361880.3，申请公开号：CN108594195A)中提出了一种低重频下雷达目标识别方法。该方法的具体步骤是：第一步，通过雷达进行多个调频周期的观测，得到飞机目标的时域回波信号；第二步，将每个周期的时域回波信号进行分割混频处理；第三步，提取样本的时域和频域波形熵特征；第四步，观测多个飞机目标，将得到的多组目标特征进行等分，分别作为训练样本和测试样本的特征，训练样本和测试样本的脉冲重复频率相同；第五步，利用训练样本特征训练分类器，将测试样本特征输入到分类器中，得到三类飞机目标的分类结果。该方法在利用分割混频的方法实现低重频下雷达目标识别，提高了识别性能，但是该方法仍然存在不足之处是：由于该方法获取的训练和测试阶段的脉冲重复频率完全相同，在雷达实际的工作中会出现由于模型失配而导致的识别率下降问题，如果要克服该方法的这个问题，则必须要录取目标不同脉冲重复频率下的回波样本分别训练相应的分类器，但是雷达录取数据实验成本的代价是巨大的。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的不足，提出一种基于空间金字塔池化网络的重频变化稳健目标识别方法，用于解决现有技术中由于重频变化导致的模型失配进而导致识别率的下降问题。

实现本发明目的的思路是，针对脉冲重复频率变化时回波信号维度的变化问题，采用空间金字塔池化网络实现对不同维度的回波信号输入均可以提取固定维度的特征，实现对不同脉冲重复频率下的回波信号进行稳健分类。

本发明实现的具体步骤包括如下：

(1)构建空间金字塔池化网络：

搭建一个12层的空间金字塔池化网络，其结构依次为：输入层，第一卷积层，第一池化层，第一激活层，第二卷积层，第二池化层，第二激活层，第三卷积层，空间金字塔池化层，第一全连接层，第二全连接层，softmax层；

设置各层参数如下：将第一至第三卷积层的卷积核个数分别设置为4、4、8，卷积核大小均设置为3×3，卷积核移动步长均设置为1；第一至第二池化层的池化策略均采用最大池化方法，池化卷积核大小均设置为2×2，池化卷积核移动步长均设置为2；第一至第二激活层均采用ReLu激活函数；空间金字塔池化层的三个池化空间箱大小分别为4×4、2×2和1×1；两层全连接层的神经元个数分别设置为64、16；softmax层采用softmax函数用于计算输入样本被识别为每一类的概率；

(2)生成训练集：

(2a)提取包含M个类别目标的单一脉冲重复频率下的雷达回波信号作为训练数据集，每个类别至少包含800个雷达回波信号，M≥3；

(2b)利用区域CLEAN方法，对训练数据集中的每个回波信号进行杂波抑制；

(2c)利用全域CLEAN方法，去除杂波抑制后的每个回波信号中的主体分量；

(2d)对去除主体分量的每个回波信号的幅度进行模二范数归一化处理，得到训练集；

(3)训练空间金字塔池化网络：

(3a)将预处理后的训练数据集输入到空间金字塔池化网络的输入层，依次经过第一卷积层，第一池化层，第一激活层，第二卷积层，第二池化层，第二激活层，第三卷积层，输出八个维度大小均为1×a的第一回波特征，a为正整数，a的大小根据输入信号维度确定；

(3b)将八个第一回波特征输入到空间金字塔池化网络的空间金字塔池化层中，按照1×4，1×2，1×1三种不同尺度的池化空间箱对每个第一回波特征分别进行空间金字塔池化运算后，输出大小分别为1×4，1×2，1×1的三个第二回波特征，将三个第二回波特征拼接后得到特征大小为1×7的第三回波特征，空间金字塔层输出由八个第三回波特征构成的一个空间金字塔层特征图，每个第三回波特征维度的大小均为1×7；

(3c)将空间金字塔层特征图输入到空间金字塔池化网络的第一全连接层，第二全连接层，softmax层，输出空间金字塔池化网络的预测分类标签；

(3d)利用交叉熵损失函数，计算预测分类标签与目标真实类别标签间的损失，再利用反向传播算法迭代更新网络参数，直到交叉熵损失函数收敛为止，得到训练好的空间金字塔池化网络；

(4)测试样本预处理：

(4a)将雷达实时接收的回波信号作为测试样本；

(4b)利用区域CLEAN方法，对测试样本的每个回波信号进行杂波抑制；

(4c)利用全域CLEAN方法，对杂波抑制后的每个回波信号进行主体分量去除；

(5)目标识别：

将预处理后的测试样本输入到训练好的空间金字塔池化网络中，通过softmax层计算出待识别目标被识别为各类的概率，并选择最高概率对应的类别作为识别结果。

与现有技术相比，本发明的优点如下：

第一，由于本发明构造了金字塔池化网络，该网络利用空间金字塔池化层替代传统池化层，实现从不定维度的回波信号中提取固定维度大小的特征，克服了现有技术中在对不同脉冲重复频率的输入回波信号进行分类时，必须要录取对应脉冲重复频率下的回波样本来训练多个分类器的问题，使得本发明能够减弱不同脉冲重复频率带来的回波信号维度变化的影响，使用单一分类器实现不同脉冲重复频率的不同维度的回波信号的分类，具有一定的重频稳健性。

第二，由于本发明构造的金字塔池化网络，可以从不定维度的回波信号中提取出维度稳健的特征，该特征更具有可分性，克服了现有技术中在改变重频时，利用固定脉冲重复频率下的训练样本训练出的模型不再适用新脉冲重复频率下的测试样本，由于模型失配而导致的识别率下降的问题，使得本发明能够自适应的学习到不同脉冲重复频率下回波信号维度变化对分类的影响，提高了分类的准确率。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是本发明仿真实验结果图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例，对本发明作进一步详细描述。

在实际当中，为了解决距离模糊和盲速等问题，往往需要改变脉冲重复频率，这就导致了训练数据集与测试数据集的脉冲重复频率失配问题。传统方法通过录取不同重频下的样本分别学习相应的分类器，可以解决重频变化的问题，但是鉴于雷达录取数据实验成本，该做法的代价巨大。本发明提出的方法可以在不重新训练新模型的情况下，解决重频失配问题，同时克服输入回波信号维度不同带来的影响。为了解决这些问题，本发明提出了一种基于空间金字塔池化网络的重频变化稳健目标识别方法，具有重频稳健性。

参照图1，对本发明实现的具体步骤作进一步详细描述。

步骤1.构建空间金字塔池化网络。

搭建一个12层的空间金字塔池化网络，其结构依次为：输入层，第一卷积层，第一池化层，第一激活层，第二卷积层，第二池化层，第二激活层，第三卷积层，空间金字塔池化层，第一全连接层，第二全连接层，softmax层。

设置各层参数如下：将第一至第三卷积层的卷积核个数分别设置为4、4、8，卷积核大小均设置为3×3，卷积核移动步长均设置为1；第一至第二池化层的池化策略均采用最大池化方法，池化卷积核大小均设置为2×2，池化卷积核移动步长均设置为2；第一至第二激活层均采用ReLu激活函数；空间金字塔池化层的三个池化空间箱大小分别为4×4、2×2和1×1；两层全连接层的神经元个数分别设置为64、16；softmax层采用softmax函数用于计算输入样本被识别为每一类的概率。

步骤2.生成训练集。

提取包含M个类别目标的单一脉冲重复频率下的雷达回波信号作为训练数据集，每个类别至少包含800个雷达回波信号，M≥3。

利用区域CLEAN方法，对训练数据集中的每个回波信号进行杂波抑制，所用的区域CLEAN方法由以下六个步骤完成：

第一步，根据所提取的雷达回波信号的雷达工作参数，估计雷达回波中地杂波能量；

第二步，对每一个回波信号做离散傅里叶变换，获得该回波信号的多普勒谱，将多普勒谱的零频附近的区域作为杂波区域，所述零频附近的区域由杂波的类型确定；

第三步，按照下式，对每一个回波信号中的杂波区域中最大多普勒幅度对应的时域信号进行重构：

其中，C_i(t)表示第i个回波信号中杂波区域中最大多普勒幅度对应的时域信号重构后的时域信号在t时刻的信号幅度，Y_i表示在第i个回波信号的多普勒谱的杂波区域的最大多普勒幅度，K表示离散傅里叶变换的点数，exp表示以自然常数e为底的指数操作，j表示虚数单位符号，π表示圆周率，ξ_i表示Y_i对应的多普勒频率，

表示Y_i对应的相位；

第四步，用每一个回波信号减去重构后的时域信号，得到该回波处理后的信号；

第五步，计算每一个处理后的回波信号在杂波区域的能量；

第六步，判断每一个处理后的回波信号在杂波区域的能量是否小于地杂波能量，若是，得到该杂波抑制后的回波信号；否则，执行本步骤的第二步。

利用全域CLEAN方法，去除杂波抑制后的每个回波信号中的主体分量，所用的全域CLEAN方法由以下四个步骤完成：

第一步，根据所提取的雷达回波信号的雷达工作参数，估计雷达回波中主体分量能量；

第二步，对每一个回波信号做离散傅里叶变换，获得该回波信号的多普勒谱；

第三步，按照下式，对每一个回波信号中的主体分量对应的时域信号进行重构：

其中，B_i(t)表示对第i个回波信号中主体分量回波信号进行重构后的主体分量回波信号在t时刻的信号幅度，R_i表示在第i个回波信号的多普勒谱中的最大多普勒幅度，K表示离散傅里叶变换的点数，exp表示以自然常数e为底的指数操作，j表示虚数单位符号，π表示圆周率，f_i表示R_i对应的多普勒频率，θ_i表示R_i对应的相位；

第四步，用每一个杂波抑制后的回波信号减去重构后的时域信号，得到去除主体分量后的回波信号。

对去除主体分量的每个回波信号的幅度进行模二范数归一化处理，得到训练集；

步骤3.训练空间金字塔池化网络：

将预处理后的训练数据集输入到空间金字塔池化网络的输入层，依次经过第一卷积层，第一池化层，第一激活层，第二卷积层，第二池化层，第二激活层，第三卷积层，输出八个维度大小均为1×a的第一回波特征，a为正整数，a的大小根据输入信号维度确定。

将八个第一回波特征输入到空间金字塔池化网络的空间金字塔池化层中，按照1×4，1×2，1×1三种不同尺度的池化空间箱对每个第一回波特征分别进行空间金字塔池化运算后，输出大小分别为1×4，1×2，1×1的三个第二回波特征，将三个第二回波特征拼接后得到特征大小为1×7的第三回波特征，空间金字塔层输出由八个第三回波特征构成的一个空间金字塔层特征图，每个第三回波特征维度的大小均为1×7。

池化过程的详细介绍如下：

三种池化空间箱大小分别为1×n1，1×n2，1×n3，n1，n2，n3为正整数，对应池化空间箱所用的池化核win1，win2，win3的大小分别为

其中

表示向上取整，a表示第一回波特征的长度。对应池化空间箱的移动步长str1，str2，str3的大小分别为

其中

表示向下取整，用池化核对卷积层特征图中的每个第一回波特征进行池化。

设置三种不同尺度的池化空间箱大小分别为1×4、1×2、1×1，对应空间箱所用的池化核的大小为

其中

表示向上取整，通过三种池化空间箱所得的第二回波特征大小分别为1×4、1×2、1×1，将三种不同尺度的池化空间箱得到第二回波特征进行拼接，拼接后的特征大小为1×7，空间金字塔层的特征输出为8个维度大小为1×7的特征构成的空间金字塔层特征图。

将空间金字塔层特征图输入到空间金字塔池化网络的第一全连接层，第二全连接层，softmax层，输出空间金字塔池化网络的预测分类标签。

利用交叉熵损失函数，计算预测分类标签与目标真实类别标签间的损失，再利用反向传播算法迭代更新网络参数，直到交叉熵损失函数收敛为止，得到训练好的空间金字塔池化网络，所述交叉熵损失函数如下：

其中，H表示交叉熵损失函数，M表示训练集中目标样本的类别总数，Y_pre表示空间金字塔池化网络的预测分类标签，Y_train表示训练集中目标样本的真实类别标签。

步骤4.测试样本预处理。

将雷达实时接收的回波信号作为测试样本。

利用区域CLEAN方法，对测试样本的每个回波信号进行杂波抑制。

利用全域CLEAN方法，对杂波抑制后的每个回波信号进行主体分量去除。

步骤5.目标识别。

将预处理后的测试样本输入到训练好的空间金字塔池化网络中，通过softmax层计算出待识别目标被识别为各类的概率，并选择最高概率对应的类别作为识别结果。

本发明的效果通过以下仿真实验做进一步说明。

1、仿真实验条件与内容

本发明的仿真实验的硬件平台为：处理器为Intel(R)Core(TM)i7-7700 CPU@3.60GHZ 3.60GHZ，主频为2.00GHz，内存16GB。

本发明的仿真实验的软件平台为：Windows 10操作系统和python 3.6。

本发明的仿真实验所用数据是用电磁仿真软件CST生成的12种型号的三类飞机，分别为直升机、螺旋桨和喷气机，三类飞机各4种型号，具体的旋翼物理参数如下表所示：

本发明的仿真实验所使用的训练数据集中的雷达回波信号均是在雷达工作频率为10GHz，驻留时间为100ms，脉冲重复频率为10GHz下生成的。对每种型号的飞机生成300个雷达回波信号，每类飞机拥有1200个样本雷达回波信号，训练数据集由这3600个雷达回波信号构成。实验中对训练数据集加入信噪比为15dB的高斯白噪声，其中信噪比定义为微动分量与噪声的信噪比。

本发明的仿真实验所使用的测试数据集中的雷达回波信号均是在雷达工作频率为10GHz，驻留时间为100ms下生成的。根据脉冲重复频率不同分为11组不同的测试数据集，11组测试数据集的脉冲重复频率分别为5KHz、6KHz、7KHz、8KHz、9KHz、10KHz、11KHz、12KHz、13KHz、14KHz、15KHz，每组子数据集中包含1200个雷达回波信号。其中测试数据集中回波信号的脉冲重复频率与训练数据集中回波信号的脉冲重复频率一致的子数据集作为对照组，其余10组子数据集作为其余测试组。

飞机目标型号	叶片数目	L<sub>1</sub>(m)	L<sub>2</sub>(m)	转速(r/min)
					直升机BK17	4	0	5.5	383
直升机米-17	5	0	10.645	185
					直升机AS350	3	0	5.345	394
直升机贝尔212	2	0	7.315	324
					螺旋桨SAAB2000	6	0.28	1.905	950
螺旋桨L-420	5	0.12	1.15	1650
					螺旋桨L-610G	4	0.23	1.675	1150
螺旋桨F406	3	0.23	1.18	1690
					喷气机A	30	0.3	1.0	3000
喷气机B	38	0.38	1.1	3520
					喷气机C	27	0.18	0.51	8615
喷气机D	33	0.2	0.6	5000

对比实验设置：并与传统方法中频域特征提取方法进行对比实验，传统方法所用特征为频域二阶矩、四阶矩、熵和幅值方差，训练数据集、测试数据集、分类器设置与本实验相同。

对本发明和传统方法中频域特征提取方法的识别结果进行对比，结果如图2所示。

2、实验结果分析

本发明仿真实验是采用本发明和现有技术的基于频域特征提取雷达目标分类方法，分别对3类飞机目标的回波数据进行仿真实验。

现有技术的基于频域特征提取的雷达目标分类方法是指西安电子科技大学在其申请的专利文献“基于稳健性时频特征的地面目标分类方法”(专利申请号：CN201510475477.X，申请公布号：CN105044701A)中提出的雷达目标分类方法。

将本发明方法与基于频域特征提取雷达目标分类方法的不同脉冲重复频率下的分类准确率结果绘制如图2所示。图2中横坐标表示脉冲重复频率，分别5KHz、6KHz、7KHz、8KHz、9KHz、10KHz、11KHz、12KHz、13KHz、14KHz、15KHz，对应的是测试数据集中11组不同脉冲重频的测试数据集，纵坐标表示测试数据集中回波信号的分类准确率。图中菱形结点实线表示本发明方法得到的测试回波信号的分类准确率与测试回波信号的关系曲线，叉形虚点实线表示基于频域特征提取雷达目标分类方法得到的测试回波信号的分类准确率与测试回波信号的关系曲线。

如图2所示，本发明方法在任意测试脉冲重复频率下，分类准确率均优于基于频域特征提取雷达目标分类方法。当测试数据集中回波信号的脉冲重复频率为7KHz至11KHz时，基于频域特征提取雷达目标分类方法的分类性能下降将近三个百分点，空间金字塔池化网络方法性能下降不明显，仅在7KHz时下降两个百分点左右；当测试数据集中回波信号的脉冲重复频率为5KHz时，空间金字塔池化网络方法和基于频域特征提取雷达目标分类方法性能均存在将近七个百分点的明显下降；当测试数据集中回波信号的脉冲重复频率为6KHz时，传统方法性能下降将近七个百分点，而空间金字塔池化网络方法仅下降将近一个百分点；当测试数据集中回波信号的脉冲重复频率为11KHz以上时，基于频域特征提取雷达目标分类方法性能下降将近六个百分点，此时空间金字塔池化网络方法表现了较好的重频稳健性，性能几乎无下降。因此从整体上来看，基于空间金字塔池化网络的分类方法的稳健性优于传统方法。这是由于空间金字塔池化网络从多个尺度进行了特征提取，使得分类算法更加稳健。高重频的回波信号中包含的信息较多，重频较低时，回波中包含的信息较少，对分类算法的影响较大。

本发明提出的基于空间金字塔池化网络的重频变化稳健目标识别方法与现有技术相比，识别率有明显提升，尤其是在测试重频较高情况下，本发明提出的方法的分类性更好，因而具有重要的实际应用价值。

Claims (4)

1.一种基于空间金字塔池化网络的重频变化稳健目标识别方法，其特征在于，通过构造空间金字塔池化网络，对不同维度大小的雷达回波信号提取固定维度大小的特征，该方法的步骤包括如下：

(1)构建空间金字塔池化网络：

搭建一个12层的空间金字塔池化网络，其结构依次为：输入层，第一卷积层，第一池化层，第一激活层，第二卷积层，第二池化层，第二激活层，第三卷积层，空间金字塔池化层，第一全连接层，第二全连接层，softmax层；

设置各层参数如下：将第一至第三卷积层的卷积核个数分别设置为4、4、8，卷积核大小均设置为3×3，卷积核移动步长均设置为1；第一至第二池化层的池化策略均采用最大池化方法，池化卷积核大小均设置为2×2，池化卷积核移动步长均设置为2；第一至第二激活层均采用ReLu激活函数；空间金字塔池化层的三个池化空间箱大小分别为4×4、2×2和1×1；两层全连接层的神经元个数分别设置为64、16；softmax层采用softmax函数用于计算输入样本被识别为每一类的概率；

(2)生成训练集：

(2a)提取包含M个类别目标的单一脉冲重复频率下的雷达回波信号作为训练数据集，每个类别至少包含800个雷达回波信号，M≥3；

(2b)利用区域CLEAN方法，对训练数据集中的每个回波信号进行杂波抑制；

(2c)利用全域CLEAN方法，去除杂波抑制后的每个回波信号中的主体分量；

(2d)对去除主体分量的每个回波信号的幅度进行模二范数归一化处理，得到训练集；

(3)训练空间金字塔池化网络：

(3a)将预处理后的训练数据集输入到空间金字塔池化网络的输入层，依次经过第一卷积层，第一池化层，第一激活层，第二卷积层，第二池化层，第二激活层，第三卷积层，输出八个维度大小均为1×a的第一回波特征，a为正整数，a的大小根据输入信号维度确定；

(3b)将八个第一回波特征输入到空间金字塔池化网络的空间金字塔池化层中，按照1×4，1×2，1×1三种不同尺度的池化空间箱对每个第一回波特征分别进行空间金字塔池化运算后，输出大小分别为1×4，1×2，1×1的三个第二回波特征，将三个第二回波特征拼接后得到特征大小为1×7的第三回波特征，空间金字塔层输出由八个第三回波特征构成的一个空间金字塔层特征图，每个第三回波特征维度的大小均为1×7；

(3c)将空间金字塔层特征图输入到空间金字塔池化网络的第一全连接层，第二全连接层，softmax层，输出空间金字塔池化网络的预测分类标签；

(3d)利用交叉熵损失函数，计算预测分类标签与目标真实类别标签间的损失，再利用反向传播算法迭代更新网络参数，直到交叉熵损失函数收敛为止，得到训练好的空间金字塔池化网络；

(4)对测试样本进行预处理：

(4a)将雷达实时接收的回波信号作为测试样本；

(4b)利用区域CLEAN方法，对测试样本的每个回波信号进行杂波抑制；

(4c)利用全域CLEAN方法，去除杂波抑制后的每个回波信号中的主体分量；

(5)目标识别：

将预处理后的测试样本输入到训练好的空间金字塔池化网络中，通过softmax层计算出待识别目标被识别为各类的概率，并选择最高概率对应的类别作为识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于空间金字塔池化网络的重频变化稳健目标识别方法，其特征在于，步骤(2b)、步骤(4b)中所述区域CLEAN方法的具体步骤如下：

第一步，根据所提取的雷达回波信号的雷达工作参数，估计雷达回波中地杂波能量；

第二步，对每一个回波信号做离散傅里叶变换，获得该回波信号的多普勒谱，将多普勒谱的零频附近的区域作为杂波区域，所述零频附近的区域由杂波的类型确定；

第三步，按照下式，对每一个回波信号中的杂波区域中最大多普勒幅度对应的时域信号进行重构：

其中，C_i(t)表示第i个回波信号中杂波区域中最大多普勒幅度对应的时域信号重构后的时域信号在t时刻的信号幅度，Y_i表示在第i个回波信号的多普勒谱的杂波区域的最大多普勒幅度，K表示离散傅里叶变换的点数，exp表示以自然常数e为底的指数操作，j表示虚数单位符号，π表示圆周率，ξ_i表示Y_i对应的多普勒频率，θ_i表示Y_i对应的相位；

第四步，用每一个回波信号减去重构后的时域信号，得到该回波处理后的信号；

第五步，计算每一个处理后的回波信号在杂波区域的能量；

第六步，判断每一个处理后的回波信号在杂波区域的能量是否小于地杂波能量，若是，得到该杂波抑制后的回波信号；否则，执行第二步。

3.根据权利要求2所述的基于空间金字塔池化网络的重频变化稳健目标识别方法，其特征在于，步骤(2c)、步骤(4c)中所述全域CLEAN方法的具体步骤如下：

第一步，根据所提取的雷达回波信号的雷达工作参数，估计雷达回波中主体分量能量；

第二步，对每一个回波信号做离散傅里叶变换，获得该回波信号的多普勒谱；

第三步，按照下式，对每一个回波信号中的主体分量对应的时域信号进行重构：

其中，B_i(t)表示对第i个回波信号中主体分量回波信号进行重构后的主体分量回波信号在t时刻的信号幅度，R_i表示在第i个回波信号的多普勒谱中的最大多普勒幅度，f_i表示与R_i对应的多普勒频率，θ_i表示与R_i对应的相位；

第四步，用每一个杂波抑制后的回波信号减去重构后的时域信号，得到去除主体分量后的回波信号。

4.根据权利要求1所述的基于空间金字塔池化网络的重频变化稳健目标识别方法，其特征在于，步骤(3d)中所述交叉熵损失函数如下：

其中，H表示交叉熵损失函数，M表示训练集中目标样本的类别总数，Y_pre表示空间金字塔池化网络的预测分类标签，Y_train表示训练集中目标样本的真实类别标签。

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