【摘 要】
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针对复杂电磁环境下传统方法对雷达信号调制方式识别率低的问题,提出了一种基于深层神经网络的识别方法.该方法首先对雷达信号进行时频变换,然后将信号及其时频信息输入深层
【机 构】
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空军航空大学航空作战勤务学院,长春 130022;空军航空大学初级训练基地,长春 130022
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针对复杂电磁环境下传统方法对雷达信号调制方式识别率低的问题,提出了一种基于深层神经网络的识别方法.该方法首先对雷达信号进行时频变换,然后将信号及其时频信息输入深层神经网络,再分别利用循环神经网络和卷积神经网络对雷达的时域信号和时频信息进行特征提取,实现对雷达信号调制方式的分类识别.仿真实验证明,相较于传统的识别方法,该方法在识别率和抗噪声能力等方面表现优异.
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