一种基于全卷积神经网络的雷达PRI调制样式识别方法

• 作者: 何新乐 吴蕾蕾 张景云 苏世游
• 来源期刊: 电子信息对抗技术
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 机器学习 PRI调制样式
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 信号/信息处理
• 页码范围: 40-45
• 页数: 6页
• 分类号: TN971.1
• 字数: 3615字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2230.2020.03.008

摘要

针对雷达PRI调制样式识别问题,结合深度学习技术提出一种基于全卷积神经网络的模型,可对常见的7种雷达PRI调制样式有效识别,并且具有无需人工提取特征、支持变长脉冲序列输入和模型识别机理可视化等特点.通过实验仿真表明,该方法虽在实际应用中存在的雷达脉冲到达时间测量不准、丢失和虚假脉冲等情况,但仍具有稳健的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张景云		2	0	0.0	0.0
2	苏世游		1	0	0.0	0.0
3	何新乐		1	0	0.0	0.0
4	吴蕾蕾		1	0	0.0	0.0