[发明专利]一种基于稠密卷积神经网络的LPI雷达信号分类方法有效
| 申请号： | 202010461186.6 | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111582236B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 司伟建;万晨霞;曲志昱;张春杰;侯长波 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于稠密卷积神经网络的LPI雷达信号分类方法，首先制作数据集，获取几种不同脉内调制方式的LPI雷达信号，对雷达信号进行时频分布处理，得到时频图像；采用图像处理技术，对时频图像进行预处理。然后构建一种基于稠密卷积神经网络的特征提取与分类方法。为了加快和优化所提模型的学习效率，采用迁移学习对网络模型进行预训练，利用Adam算法对网络参数进行优化训练。最后采用SoftMax分类器准确获得8个LPI雷达信号分类结果。本发明提出利用稠密卷积神经网络，能更充分提取雷达信号特征，加强特征重利用，从而提高雷达波形在低信噪比下的识别性能，可用于复杂电磁环境下的雷达信号识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稠密 卷积 神经网络 lpi 雷达 信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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