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本文针对低信噪比下辐射源信号识别中时效性和识别率矛盾的问题,提出了一种基于小波分解(W a v e l e t Decomposition)和一维LeNet-5(1 Dimension LeNet-5,1DLeNet-5)的辐射源信号识别算法。首先,使用小波分解将原始信号分解到不同频带的子信号,然后转换到频域,将处理后的信号输入1DLeNet-5模型中自动提取特征和分类。本文在不同的小波基下进行了仿真识别,结果表明,对于b i o r2.6小波基,在信噪比不低于-8d B时其中5种信号的识别率高于75%,