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| 基于深度时频特征学习的雷达辐射源识别 | |
| 作者姓名： | 李东瑾 杨瑞娟 董睿杰 |
| 作者单位： | 空军预警学院 预警情报系, 湖北 武汉 430019 |
| 基金项目： | 国防科技创新特区基金资助项目(17H86304ZT00302201) |
| 摘 要： | 针对雷达辐射源识别中拓展能力不足和识别率不高问题进行研究,提出一种基于深度时频特征学习的智能识别方法.基于降采样短时傅里叶变换高效提取具备较高辨识度和稳定性的浅层二维时频特征,利用信号局部频域维稀疏性完成降噪等预处理;设计用于深度特征学习与识别的卷积神经网络,并采用不同尺度卷积核组合扩展网络广度,强化特征表征能力;利用... |
| 关 键 词： | 时频特征 降采样短时傅里叶变换 卷积神经网络 雷达辐射源识别 深度学习 |
| 收稿时间： | 2019-04-16 |
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