[发明专利]基于时频分析与机器学习的雷达信号调制识别方法在审
| 申请号： | 202110092719.2 | 申请日： | 2021-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN112560803A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 艾婧;周建江;张洁心 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 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： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种时频分析与机器学习相结合的雷达信号调制识别方法，属于雷达信号分选识别与机器学习技术领域。该方法包含：对脉冲流信号进行基于多相滤波结构的脉冲处理，估计脉冲载频与到达时间等参数；对提取的脉冲进行时频分析，并对获得的时频图像进行预处理；将预处理后的图像放入残差网络进行训练，对脉内调制方式进行初次识别；对不易识别的调制方式如多相码，再进行时频图特征提取；将提取得到的特征送入随机森林分类器，进行训练与测试；得到最终脉内调制方式识别结果。本发明在低信噪比情况下能对低截获概率雷达信号脉内调制方式进行准确识别，具有抗噪性好，正确识别率较高的特点，且对信号参数变化有较强适应能力，有一定的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分析 机器 学习 雷达 信号 调制 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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