Bi-Mamba模型在HRRP识别中的应用
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教材完整章节
第三章 基础 Mamba 网络及其在 HRRP 识别中的应用
第五章 用 复数值状态空间模型及其在全极化 HRRP 识别中的应第五章 用
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目录
4.1 引言
雷达目标识别（Radar Target Recognition，RTR）任务旨在从雷达回波信号中提取目标的识别信息。高分辨率距离像（HRRP）是通过合成孔径雷达（SAR）等雷达系统获得的高分辨率目标散射图像，其特点是高时频分辨率下的目标表面反射特征。然而，HRRP 的信号呈现出显著的非因果性与多尺度结构，传统的线性模型和经典卷积神经网络（CNN）往往不能有效处理这些特性，导致识别精度受限。
本章提出了一种结合双向混合状态空间模型（Bi-Mamba）与多尺度卷积的创新方法，旨在解决HRRP中存在的非因果性和多尺度特征捕捉问题。我们通过双向机制克服了信号的非因果性问题，并利用多尺度卷积提取不同尺度下的目标特征，最终通过混合状态空间建模提高了雷达目标的识别性能。
在本章中，首先介绍双向与多尺度机制对 HRRP 信号建模的优势，然后详细描述 Bi-Mamba 识别网络的构建，最后给出一系列实验结果，验证所提出方法的有效性和鲁棒性。
4.2 双向与多尺度机制
4.2.1 HRRP 的非因果特性与双向扫描
HRRP 信号的非因果特性表现在信号中的一些重要目标特征可能出现在时间轴的后期，传统的因果性建模方法仅能够基于历史数据进行预测，而无法利用未来的信息。因此，HRRP 信号的动态特性无法被充分捕捉，限制了传统模型的性能。
为了解决这一问题，本章提出双向扫描机制。双向扫描的关键思想是利用整个时间序列的前后信息来提高特征提取的完整性。通过双向机制，模型不仅能够捕捉到历史信息，还能有效地利用未来的信息，从而克服了非因果性问题。此机制的数学形式如下：
x^t=f({xt−l}t−l,{xt+r}t+r),\hat{x}_{t} = f\left( \{ x_{t-l} \}_{t-l}, \{ x_{t+r} \}_{t+r} \right),x^t=f({xt−l}t−l,{xt+r}t+r),
其中，xtx_{t}xt 表示时刻 ttt 的信号，{xt−l}t−l\{ x_{t-l} \}_{t-l}{xt−l}t−l 和 {xt+r}t+r\{ x_{t+r} \}_{t+r}{xt+r}t+r 分别表示历史窗口和未来窗口，f(⋅)f(\cdot)f(⋅) 是由深度网络训练得到的映射函数，能够在双向输入下输出时刻 ttt 的预测结果。
此时，双向网络通过对信号的前向（过去信息）和反向（未来信息）传播，有效克服了因果约束，能够更全面地描述信号的动态变化。
4.2.2 多尺度卷积与 SSM 的混合架构
HRRP 信号的多尺度特性表现为不同分辨率下的散射特征。例如，目标的粗略形状和细节信息可能分别体现在不同尺度的信号中。为了更好地捕捉这些特征，传统的 SSM 通常仅依赖于单一尺度，而无法有效地表达信号在多个尺度下的多样性。
为了增强模型的多尺度特征提取能力，本章提出将多尺度卷积网络与 SSM 相结合。在多尺度卷积中，网络通过使用不同尺寸的卷积核提取不同分辨率的特征，并将这些信息融合到 SSM 框架中，提升模型对 HRRP 信号的表达能力。
具体来说，多个尺度的卷积层 ysy_{s}ys 可以通过以下公式表示：
ys=∑kConvk(xs),y_{s} = \sum_{k} \text{Conv}_k(x_{s}),ys=k∑Convk(xs),
其中，Convk\text{Conv}_kConvk 表示第 kkk 层尺度的卷积核，xsx_{s}xs 是信号的输入，ysy_{s}ys 是经过该尺度卷积核处理后的特征表示。不同尺度的卷积核能够提取从低频到高频的不同层次的特征信息。
通过多尺度特征的结合，我们能够同时获取信号的局部特征和全局特征，进而提高识别精度。
4.3 Bi-Mamba 识别网络构建
4.3.1 局部特征与全局依赖的互补学习
在 Bi-Mamba 网络中，局部特征与全局依赖是通过互补学习的方式联合建模。局部特征通常能够捕捉目标的细节信息，而全局依赖有助于理解目标的整体结构。通过这种互补学习的机制，模型能够在复杂的 HRRP 信号中提取出有意义的特征信息。
具体来说，局部特征 ltl_{t}lt 和全局依赖 gtg_{t}gt 的学习方式如下：
lt=Conv(xt),gt=LSTM(lt),l_{t} = \text{Conv}(x_{t}), \quad g_{t} = \text{LSTM}(l_{t}),lt=Conv(xt),gt=LSTM(lt),
其中，ltl_{t}lt 是通过卷积层提取的局部特征，gtg_{t}gt 是通过长短期记忆（LSTM）网络提取的全局依赖信息。局部卷积操作关注信号的局部结构，而 LSTM 操作则通过递归的方式捕捉信号的长程依赖。
局部特征和全局特征的融合进一步增强了模型的表示能力，使其能够同时处理细节和全局信息，提高了识别的鲁棒性。
4.3.2 自适应特征融合模块
为了进一步增强模型的表达能力，我们设计了一个自适应特征融合模块。该模块根据不同输入信号的特性动态地调整局部特征与全局特征的融合方式。我们采用注意力机制来实现特征融合，并使得网络能够自适应地选择重要的局部与全局特征。
该模块的融合策略可表示为：
zt=αt⋅lt+(1−αt)⋅gt,z_{t} = \alpha_t \cdot l_{t} + (1 - \alpha_t) \cdot g_{t},zt=αt⋅lt+(1−αt)⋅gt,
其中，αt\alpha_tαt 是通过训练学习到的注意力权重，表示局部与全局特征的融合程度，ztz_{t}zt 是最终的融合输出。通过这种方式，网络可以根据输入的不同，动态地调整局部和全局特征的比例，提升目标识别性能。
4.4 实验结果与分析
4.4.1 消融实验
为了验证双向扫描与多尺度卷积对识别性能的提升作用，我们设计了多组消融实验。实验结果表明，双向机制显著提升了模型在处理非因果性信号时的准确性，而多尺度卷积则增强了模型对不同分辨率特征的提取能力。特别是在高噪声或复杂背景下，双向扫描和多尺度特征融合均显示出优异的性能。
4.4.2 对不同方位角敏感性的鲁棒性分析
针对目标的方位角变化对识别精度的影响，我们进行了多角度实验。结果表明，Bi-Mamba 网络在不同方位角下均能够保持较高的识别准确率，表明其具有较强的方位角不变性。
4.4.3 不同数量训练样本对性能的影响分析
为了研究样本数量对模型性能的影响，我们在不同数量的训练样本下进行实验。实验结果表明，Bi-Mamba 模型即使在较少的样本下，也能保持较高的性能，表明该模型具有较强的泛化能力和高效的特征提取能力。
4.5 本章小结
本章提出的双向混合状态空间模型（Bi-Mamba）通过结合双向扫描和多尺度卷积，成功解决了 HRRP 信号中的非因果性和多尺度问题。实验结果表明，Bi-Mamba 模型在多种复杂的雷达目标识别任务中表现出优异的性能，尤其是在复杂背景和噪声条件下，模型的鲁棒性和泛化能力均优于传统方法。
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