【摘 要】
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传统的辐射源识别通过比对、匹配辐射源信号与雷达数据库来识别,这种方法很难满足战时高效、快速和准确的识别要求。随着机器学习方法的提出,诸如支持向量机等算法在辐射源识
【机 构】
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空军航空大学航空作战勤务学院,空军研究院,空军航空大学航空基础学院
【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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传统的辐射源识别通过比对、匹配辐射源信号与雷达数据库来识别,这种方法很难满足战时高效、快速和准确的识别要求。随着机器学习方法的提出,诸如支持向量机等算法在辐射源识别领域的运用,可以满足战时高效、快速的识别要求,但这种方法在低信噪比环境下,辐射源识别准确率低。针对上述问题,采用深度学习,引入注意力机制和特征融合方法,提出注意力机制特征融合一维卷积长短时深度神经网络(attention-mechanism feature-fusion one-dimensional convolution long-shor
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