【摘 要】
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针对传统的雷达有源干扰识别方法存在特征参数对干扰样式敏感,识别准确率不高等问题,提出了一种基于深度学习的雷达有源干扰智能识别方法,设计了一种残差网络(ResNet)和长短时间记忆网络(LSTM)相并联的新型网络结构.该方法基于多维度信息联合处理,可提高干扰识别的稳健性.通过外场试验,对常规的6种雷达有源干扰样式进行识别性能验证,识别准确率达到94.80％,证明了该文的方法具有较好的工程应用前景.
【机 构】
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上海交通大学上海市智能探测与识别重点实验室,上海200240
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针对传统的雷达有源干扰识别方法存在特征参数对干扰样式敏感,识别准确率不高等问题,提出了一种基于深度学习的雷达有源干扰智能识别方法,设计了一种残差网络(ResNet)和长短时间记忆网络(LSTM)相并联的新型网络结构.该方法基于多维度信息联合处理,可提高干扰识别的稳健性.通过外场试验,对常规的6种雷达有源干扰样式进行识别性能验证,识别准确率达到94.80％,证明了该文的方法具有较好的工程应用前景.
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