【摘 要】
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针对复杂电磁环境下利用人工提取特征识别雷达信号存在的主观性强、特征冗余的问题,提出了一种基于深层卷积神经网络的识别方法。该方法首先提取雷达信号的双谱信息作为深层
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571462)资助课题
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针对复杂电磁环境下利用人工提取特征识别雷达信号存在的主观性强、特征冗余的问题,提出了一种基于深层卷积神经网络的识别方法。该方法首先提取雷达信号的双谱信息作为深层卷积神经网络模型的输入,然后利用模型的自学习能力提取深层特征,实现对不同调制样式雷达信号的识别,最后对不同结构网络模型的识别结果进行对比。仿真实验结果表明,相比传统雷达信号识别方法,该方法对于不同调制类型信号的识别效果优异,并且在识别率、抗噪性上都有所提升。
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