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作者：徐鑫田;董受全;闫恩硕;王华川;
单位：哈尔滨工程大学智能科学与工程学院;海军大连舰艇学院;
摘要：针对现代海战场中角反射器作为无源干扰手段对舰载雷达设备干扰突出的问题，提出一种基于时序流式主成分分析（Temporal Streaming Batch Principal Component Analysis,TSBPCA）时间流压缩降维方法与Transformer深度学习框架结合的目标双极化高分辨率距离像（High Resolution Range Profile,HRRP）特征识别方法。该方法通过TSBPCA模块对目标双极化HRRP特征序列进行降维重塑，利用Transformer模型提取目标可分性特征，并通过损失函数改进提升模型分类性能；通过构建双极化HRRP目标数据集对所提方法开展识别测试验证。结果表明，所提方法显著优化模型训练效率，展现出较优的识别性能与鲁棒性，为有效对抗角反射器干扰、提升舰载雷达目标识别能力提供技术支撑。
关键词：雷达自动目标识别;;角反射器;;主成分分析;;数据降维;;损失函数改进;;高分辨率距离像
