基于改进VGG-13卷积神经网络的单脉冲信号分选

• 作者: 史雨璇
• 来源期刊: 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 信号分选 预分选 主分选 脉冲描述字 脉冲重复间隔 到达时间差 单脉冲特性参数 分选准确率
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 419-425
• 页数: 7页
• 分类号: TN974
• 字数: 4419字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0946.2019.04.009

摘要

在现有的针对脉冲描述字(Pulse Description Word,PDW)的信号预分选方法出现错误的情况下,针对脉冲重复间隔(Pulse Repetition Interval,PRI)的信号主分选的运算迭代次数和误差将会明显增加.为解决此类问题导致的整个分选结果所出现的错误.提出了基于单脉冲特性参数的信号分选方法,将信号到达时间差(Difference Time of Arrival,DTOA)特性作为新的单脉冲参数和PDW进行结合,共同完成聚类,获得更为准确的分选结果.仿真实验表明,在PDW重复度较高的情况下,会导致信号预分选出现错误,进而使最终的分选结果出现错误.而本方法在传统分选出现错误时,依然可以得到准确的雷达信号分选结果,提高了复杂环境下的分选准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史雨璇	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	1	0	0.0	0.0