一种深度学习的雷达辐射源识别方法
针对传统使用脉间参数难以识别低信噪比条件下的复杂体制雷达信号问题，提出了一种利用深度学习模型辅助训练并对雷达辐射源进行识别的方法。首先利用时频分析的方法产生雷达信号的时频图像作为训练集1。接着利用深度卷积生成对抗网络的样本学习能力在训练集1的基础上二次生成时频图像作为训练集2，训练集2相对于1拥有着去噪和数据增强的效果。最后利用训练集2辅助视觉几何组在训练集1上的训练进行雷达辐射源识别。对5种常见的雷达信号进行了仿真实验，实验结果验证了该方法的有效性。
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