[发明专利]一种雷达辐射源识别方法、装置、计算机设备和存储介质在审
| 申请号： | 201910200981.7 | 申请日： | 2019-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN109932699A | 公开（公告）日： | 2019-06-25 |
| 发明（设计）人： | 饶鲜;徐加驹;董春曦;郭凯德;张思齐;张玲;李永锋;周姝婧 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41 |
| 代理公司： | 北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548 | 代理人： | 李静 |
| 地址： | 710000*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明适用于计算机领域，提供了一种雷达辐射源识别方法，包括：接收待识别雷达辐射源信号；对所述待识别雷达辐射源信号进行小波变换生成二维小波矩阵；对所述二维小波矩阵进行处理生成时频域灰度图像；根据所述时频域灰度图像以及基于卷积神经网络算法训练生成的雷达辐射源识别模型确定与所述时频域灰度图像对应的雷达辐射源。本发明实施例提供的雷达辐射源识别方法，通过对待识别雷达辐射源信号进行小波变换再处理为时频域灰度图像，并利用基于卷积神经网络算法训练生成的雷达辐射源识别模型，能够直接确定雷达辐射源，相比于现有的识别方法需，有效地减少了数据处理量，提高了处理效率，同时具有良好的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 雷达 辐射源 灰度图像 辐射源信号 时频域 卷积神经网络 矩阵 二维小波 算法训练 小波变换 计算机领域 计算机设备 数据处理量 有效地减少 处理效率 存储介质 模型确定 再处理 准确率 频域 | ||
【主权项】：
1.一种雷达辐射源识别方法，其特征在于，所述方法包括：接收待识别雷达辐射源信号；对所述待识别雷达辐射源信号进行小波变换生成二维小波矩阵；对所述二维小波矩阵进行处理生成时频域灰度图像；根据所述时频域灰度图像以及基于卷积神经网络算法训练生成的雷达辐射源识别模型确定与所述时频域灰度图像对应的雷达辐射源。
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