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基于
无意调相
特性的雷达辐射源个体识别
针对脉内
无意调相
实现雷达辐射源个体识别时存在的分类模型性能不佳的问题,提出了一种长短时记忆加全卷积网络的雷达辐射源个体识别方法。首先给出了脉内信号相位的简化观测模型,并对观测相位序列进行去斜处理,提取
无意调相
的含噪估计;然后利用贝塞尔曲线拟合
无意调相
,降低噪声的影响,获得
无意调相
更为精确的描述;最后利用长短时记忆加全卷积网络提取
无意调相
序列的联合特征,实现雷达辐射源个体自动识别。仿真实验以及实测数据实验均验证了所提算法的可行性与有效性,实验结果表明,所提算法识别正确率高、耗时短。
2021-07-12 13:00:07
1.18MB
雷达辐射源个体识别
无意调相
贝塞尔曲线
深度学习
长短时记忆加全卷积网络
1
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