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基于深度卷积网络的雷达辐射源信号识别
被引量:
1
1
作者
金秋
王宏艳
延淼
《现代防御技术》
2019年第2期154-160,共7页
针对当前复杂电磁环境下雷达辐射源信号(radar emitter signal,RES)识别效率不够的问题,提出一种基于深度卷积网络和时频二维特征结构的雷达辐射源信号识别方法。结合雷达辐射源信号时频二维特征结构特性,构造基于深度卷积网络的RES识...
针对当前复杂电磁环境下雷达辐射源信号(radar emitter signal,RES)识别效率不够的问题,提出一种基于深度卷积网络和时频二维特征结构的雷达辐射源信号识别方法。结合雷达辐射源信号时频二维特征结构特性,构造基于深度卷积网络的RES识别分类模型,通过设计样本集训练分类模型,利用类别信息实现网络参数精调。仿真结果验证了模型的可行性和有效性,实现了低信噪比下RES时频二维特征的结构学习和准确识别。
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关键词
雷达辐射源识别
雷达辐射源信号
深度卷积网络
时频
分析
时频二维特征
识别分类
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职称材料
题名
基于深度卷积网络的雷达辐射源信号识别
被引量:
1
1
作者
金秋
王宏艳
延淼
机构
航天工程大学
出处
《现代防御技术》
2019年第2期154-160,共7页
文摘
针对当前复杂电磁环境下雷达辐射源信号(radar emitter signal,RES)识别效率不够的问题,提出一种基于深度卷积网络和时频二维特征结构的雷达辐射源信号识别方法。结合雷达辐射源信号时频二维特征结构特性,构造基于深度卷积网络的RES识别分类模型,通过设计样本集训练分类模型,利用类别信息实现网络参数精调。仿真结果验证了模型的可行性和有效性,实现了低信噪比下RES时频二维特征的结构学习和准确识别。
关键词
雷达辐射源识别
雷达辐射源信号
深度卷积网络
时频
分析
时频二维特征
识别分类
Keywords
radar emitter identification
radar emitter signal
deep convolution network
time frequency analysis
time-frequency 2-D feature
recognition classification
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度卷积网络的雷达辐射源信号识别
金秋
王宏艳
延淼
《现代防御技术》
2019
1
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