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摘要:
针对低截获概率(LPI)雷达信号识别率低且特征提取困难的问题,该文提出一种基于 Choi-Williams 分布(CWD)和栈式稀疏自编码器(sSAE)的自动分类识别系统.该系统从反映信号本质特征的时频图像入手,首先对LPI雷达信号进行 CWD 时频分析,获取2维时频图像;然后对得到的时频原始图像进行预处理,并把预处理后的图像送入多层稀疏自编码器(SAE)进行离线训练;最后把SAE自动提取的特征输入softmax分类器,实现雷达信号的在线分类识别.仿真结果表明,信噪比为6 dB- 时,该系统对8种LPI雷达信号(LFM, BPSK, Costas, Frank和T1~T4)的整体平均识别率达到96.4%,在低信噪比条件下明显优于人工设计提取信号特征的识别方法.
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文献信息
篇名 基于栈式稀疏自编码器的低信噪比下低截获概率雷达信号调制类型识别
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 低截获概率雷达 CWD时频分析 图像预处理 深度学习 栈式稀疏自编码器
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 875-881
页数 7页 分类号 TN957.51
字数 5540字 语种 中文
DOI 10.11999/JEIT170588
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈涛 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 114 1070 16.0 26.0
2 郭立民 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 18 86 4.0 8.0
3 张明 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 11 53 4.0 7.0
4 寇韵涵 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 1 17 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
低截获概率雷达
CWD时频分析
图像预处理
深度学习
栈式稀疏自编码器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导