[发明专利]一种基于卷积神经网络的雷达辐射源结构识别方法在审
| 申请号： | 202110583471.X | 申请日： | 2021-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN113376608A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 蒋伊琳;尹希航;宋宇;郭立民;赵忠凯;陈涛 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;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： | 本发明属于辐射源结构识别技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的雷达辐射源结构识别方法。本发明通过模拟实际辐射源系统中频率合成器和功放对信号的影响，根据不同结构的辐射源产生的多种调制方式的信号，结合信号时频分析技术，提取信号时频图像的特征，训练CNN模型，训练后的CNN模型能够进行有效的辐射源结构识别，实现信号至辐射源结构的反演过程。本发明中的识别模型能够在低信噪比下实现较高的识别率，且具有较好的鲁棒性，具有良好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 雷达 辐射源 结构 识别 方法 | ||
【主权项】：
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