【摘 要】
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针对雷达脉冲重复间隔类型识别中存在的问题,提出了一种结合神经网络技术的重频识别方法。该方法分别对7种雷达重频模式,提出了新的特征矢量提取方法,并引用神经网络进行识别
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院,北京跟踪技术研究所
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针对雷达脉冲重复间隔类型识别中存在的问题,提出了一种结合神经网络技术的重频识别方法。该方法分别对7种雷达重频模式,提出了新的特征矢量提取方法,并引用神经网络进行识别。实际仿真结果表明该方法是有效的,特别是对重频固定、重频滑变及重频抖动模式在高漏脉冲率的条件下依然具有较高的正确识别率。
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