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本发明公开了一种基于卷积神经网络和多模态融合的分类识别方法。其实现方案是:(1)对目标原始回波进行处理得到包含目标在内的距离?多普勒?幅值数据;(2)获取目标周围的4×16大小的距离?多普勒像,并将不同模态多普勒数据串联融合,分别形成一维、二维数据集;(3)构建基于卷积神经网络的多模态融合模型,使用一维、二维卷积神经网络进行分类识别;(4)通过前向传播和后向传播训练、测试网络,并使用梯度下降算法优化网络模型;(5)将两种模块得到的分类结果,通过自然贝叶斯算法进行决策级融合,得到目标分类识别综合结果。本发明利提高了目标分类识别的准确率,减少人工参与,可用于城市环境下的低慢小雷达目标的分类识别。