[发明专利]一种基于深度学习的雷达辐射源信号分选系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的雷达辐射源信号分选系统，主要由数据库及上位机构成，其中上位机包含训练集创建模块、信号变换模块、特征提取模块、模型训练模块，通过获取雷达辐射源信号数据集作为训练集，对雷达辐射源信号作时频分析，将时间信号数据转换成时频图像，并构建卷积神经网络，最后基于时频图像对网络进行训练，实现待分类信号的分类识别。本发明主要解决现有雷达辐射源信号识别系统训练识别准确率较低的问题，通过将时域信号转为时频图像，充分利用卷积神经网络的特征提取能力，实现高准确率的分类识别，得到具有任务适应性的高精确度、高鲁棒的雷达信号分选系统。