[发明专利]一种基于深度学习的辐射源信号多模型综合分类方法在审
| 申请号： | 202110751828.0 | 申请日： | 2021-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN113361639A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 王佳铭;洪鼎;赵兴海;臧勤 | 申请（专利权）人： | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的辐射源信号多模型综合分类方法，根据获取的多种雷达辐射源信号的PDW数据，通过数据清洗与归一化、无监督聚类和神经网络学习等步骤，实现辐射源雷达信号类型的智能识别。通过构建基于深度卷积神经网络、长短时记忆网络的综合模型，本发明可以适应各种复杂雷达辐射源信号，实现辐射源信号类型的高精度、智能化的识别，同时模型具备自我优化，多场景泛化的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 辐射源 信号 模型 综合 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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