本申請涉及雷達信號處理與圖數據建模，特別是涉及一種雷達多維數據動態邊權圖構建方法。
背景技術：
1、雷達目標回波數據具有多維性（包括多普勒頻譜、方位角、俯仰角、距離、速度等）和非線性時變特性。傳統圖構建方法通常采用固定邊權或單一連接方式，難以有效捕捉目標動態特征間的復雜關聯性。具體問題包括：一是時序關聯建模不足：傳統時序圖構建方法采用固定鄰域或全連接策略，無法適應目標的非平穩動態特性，導致噪聲干擾與特征連續性缺失；二是特征相似性忽略：現有方法未充分利用多維特征間的類內相似性，導致跨時間步的高相關性節點關聯不足；三是邊權分配僵化：固定邊權機制無法動態調整節點間的重要性，削弱了模型對微動特征的敏感性。
2、因此，如何解決傳統圖構建方法在多維雷達數據處理中存在的邊權固定、動態關聯建模不足等問題，成為本領域亟需解決的技術問題。
技術實現思路
1、本申請的目的是提供一種雷達多維數據動態邊權圖構建方法，可解決傳統圖構建方法在多維雷達數據處理中存在的邊權固定、動態關聯建模不足等問題，通過時序衰減、特征相似性動態閾值及邊權融合機制，提升了對雷達目標多維特征的建模能力。
2、為實現上述目的，本申請提供了如下方案。
3、本申請提供了一種雷達多維數據動態邊權圖構建方法，所述雷達多維數據動態邊權圖構建方法包括以下步驟。
4、s1：獲取雷達觀測序列；所述雷達觀測序列包括若干個節點；所述節點對應雷達觀測序列中的時間單元；所述節點的節點特征向量由多普勒頻譜與物理運動參數聯合構成。
5、s2：對各節點的節點特征向量進行特征提取與特征融合，得到若干個融合特征向量。
6、s3：基于若干個節點，構建動態邊及對應的動態邊權；所述動態邊包括：時序鄰接邊、特征相似邊和自環邊。
7、s4：將所述動態邊權進行融合歸一化，得到融合歸一化后的動態邊權矩陣。
8、s5：基于若干個所述融合特征向量、所述動態邊和所述動態邊權矩陣，構建圖結構。
9、根據本申請提供的具體實施例，本申請公開了以下技術效果。
10、本申請提供了一種雷達多維數據動態邊權圖構建方法，通過獲取雷達觀測序列，所述雷達觀測序列包括若干個節點，對各節點的節點特征向量進行特征提取與特征融合，得到若干個融合特征向量，能夠挖掘出更具代表性和關鍵性的信息，去除冗余或相對次要的部分，并將不同來源、不同性質但又相互關聯的特征整合到一起，形成更緊湊、更有表達能力的特征表示；通過基于若干個節點，構建動態邊及對應的動態邊權，所述動態邊包括：時序鄰接邊、特征相似邊和自環邊，能夠從時序角度理清節點間的先后順序邏輯，通過特征相似邊又能挖掘出在特征層面相互靠近的節點間的隱含聯系，自環邊也考慮到了節點自身的狀態延續等因素，為構建出更具表現力的圖結構提供了多樣化的連接信息和權重依據；通過將所述動態邊權進行融合歸一化，得到融合歸一化后的動態邊權矩陣，能夠更客觀、準確地反映不同邊的相對重要性，避免了因邊權數值差異過大造成的某些邊信息被忽略等問題。這樣在后續基于邊權矩陣構建圖結構時，能更好地整合每一種動態邊所代表的關系信息，讓圖結構更合理地體現節點之間真實且全面的關聯情況，提升整個圖結構對于目標動態特性的表達能力和準確性；最后基于若干個所述融合特征向量、所述動態邊和所述動態邊權矩陣，構建圖結構。本申請解決了傳統圖構建方法在多維雷達數據處理中存在的邊權固定、動態關聯建模不足等問題，通過多流特征提取，時序鄰接衰減邊、特征相似邊與自環邊的融合設計，結合動態邊權分配與歸一化機制，實現了對雷達目標多維特征的自適應建模與高效融合。
1.一種雷達多維數據動態邊權圖構建方法，其特征在于，所述雷達多維數據動態邊權圖構建方法包括：
2.根據權利要求1所述的雷達多維數據動態邊權圖構建方法，其特征在于，對各節點的節點特征向量進行特征提取與特征融合，得到若干個融合特征向量，具體包括：
3.根據權利要求2所述的雷達多維數據動態邊權圖構建方法，其特征在于，所述融合特征向量的表達式為：
4.根據權利要求1所述的雷達多維數據動態邊權圖構建方法，其特征在于，基于若干個節點，構建動態邊及對應的動態邊權，具體包括：
5.根據權利要求4所述的雷達多維數據動態邊權圖構建方法，其特征在于，所述節點間的局部連接的表達式為：
6.根據權利要求4所述的雷達多維數據動態邊權圖構建方法，其特征在于，所述時序鄰接邊邊權的計算公式為：
7.根據權利要求1所述的雷達多維數據動態邊權圖構建方法，其特征在于，基于若干個節點，構建動態邊及對應的動態邊權，具體包括：
8.根據權利要求7所述的雷達多維數據動態邊權圖構建方法，其特征在于，所述特征相似邊邊權的計算公式為：
9.根據權利要求1所述的雷達多維數據動態邊權圖構建方法，其特征在于，基于若干個節點，構建動態邊及對應的動態邊權，具體包括：
10.根據權利要求1所述的雷達多維數據動態邊權圖構建方法，其特征在于，所述融合歸一化的表達式為：