基于LSTM和残差网络的雷达有源干扰识别

来源 :系统工程与电子技术 | 被引量 : 4次 | 上传用户:fengzhongyun22
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针对目前雷达干扰识别方法存在人工特征提取难、强噪声环境下识别率不高的问题,提出了一种基于长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络和残差网络相结合的雷达有源干扰识别方法。输入有源压制干扰原始时域序列数据,搭建深度学习网络模型对不同干噪比下的干扰信号进行分类识别。仿真结果表明:在干噪比为0 dB的情况下,该方法对4类雷达有源干扰信号的识别准确率均高于98.3%,与单纯的残差网络和卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)等其他深度学习算法相比,具有更佳的网络性能,验证了该算法的有效性。
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