Key Words:雷达回波图;时空预测;注意力机制;多尺度特征
Abstract:为提升雷达回波图中时空特征的提取质量，提出了一种基于多尺度特征融合和双重注意力机制的MIM改进（MDA-MIM）模型。该模型基于空洞卷积实现多尺度特征提取与融合。通过在MIM模型中的非平稳模块集成自注意力机制，调整不同时间步长和空间位置的权重，更精确地捕捉雷达回波数据中的非平稳性特征。在平稳模块引入局部注意力机制，以聚焦于局部区域内的特征关联，增强对平稳性特征的捕捉能力。真实数据集上的实验结果表明，MDA-MIM具有优秀的预测性能，在MSE、MAE、SSIM和PSNR等指标上均优于对比模型。
Volume:v.46;No.457
Issue:03
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