基于LSTM的雷达脉冲重复间隔调制模式识别

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针对现有基于雷达脉冲重复间隔(PRI)调制模式识别性能受特征选择和门限设置影响较大的问题,提出一种基于长短时记忆网络的识别方法.该方法以脉冲时间序列为输入,不需要人工选择特征和设置门限,通过构建信号参数特征自动提取及PRI调制模式一体化识别的循环神经网络结构,训练获得最优的网络参数完成雷达信号调制模式识别.仿真结果表明:该方法识别精度高,并对脉冲丢失、测量噪声影响及脉冲数量少等情况具有良好的适应能力,适合于工程应用.
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