基于深度卷积网络的雷达辐射源信号识别

• 作者: 延淼 王宏艳 金秋
• 来源期刊: 现代防御技术
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达辐射源识别 雷达辐射源信号 深度卷积网络 时频分析 时频二维特征 识别分类
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 军事电子信息系统
• 页码范围: 154-160
• 页数: 7页
• 分类号: TN974
• 字数: 2882字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2019.02.24

摘要

针对当前复杂电磁环境下雷达辐射源信号(radar emitter signal,RES)识别效率不够的问题,提出一种基于深度卷积网络和时频二维特征结构的雷达辐射源信号识别方法.结合雷达辐射源信号时频二维特征结构特性,构造基于深度卷积网络的RES识别分类模型,通过设计样本集训练分类模型,利用类别信息实现网络参数精调.仿真结果验证了模型的可行性和有效性,实现了低信噪比下RES时频二维特征的结构学习和准确识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	延淼		3	1	1.0	1.0
2	王宏艳		8	8	1.0	2.0
3	金秋		2	5	1.0	2.0