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- 董健郭恩泽傅雄军刘正堂刘洋刘分卢继华周子翔
- 一种压缩卷积神经网络及雷达辐射源信号识别方法
- 本发明属于图像压缩及信号识别技术领域，尤其涉及一种压缩卷积神经网络及雷达辐射源信号识别方法。所述压缩卷积神经网络中最后一个残差块为压缩残差块且该残差块中两个卷积层的输出特征图具有原始分辨率；针对最后一个残差块，不填充输入...
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- 一种基于CNN-LSTM复合深度模型的雷达辐射源信号分选方法
- 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM复合深度模型的雷达辐射源信号分选方法，首先仿真生成混叠的雷达辐射源脉冲信号数据，然后建立CNN网络模型并加入LSTM层，得到CNN‑LSTM复合深度模型，再对混叠雷达辐射源脉冲信号数据...
- 余显祥贺飞云李晋张立东孟博超王谋黄钰冯康桉崔国龙孔令讲
- 基于解耦训练的长尾雷达辐射源信号调制类型识别方法及系统
- 本发明提供一种基于解耦训练的长尾雷达辐射源信号调制类型识别方法。该方法包括：步骤1：收集雷达辐射源信号以获得长尾雷达辐射源数据集；步骤2：对所述长尾雷达辐射源数据集进行时频图转换和预处理，生成长尾时频图像数据集；步骤3：...
- 孙刚印陈世文吴超鹏张莉方海坤黄东华东锦鹏张凯斌
- 雷达辐射源信号分选方法研究
- 张庚艮
- 基于ConvNeXt模型的雷达辐射源信号识别
- 2024年
- 针对雷达辐射源信号识别问题,提出一种基于ConvNeXt模型的识别算法。首先,由于不同调制方式的信号在时频域中具有不同的特征,因此将雷达辐射源信号的时频变换结果视为图像,并利用计算机视觉技术进行识别。其次,通过Choi-Williams分布(CWD)变换获得不同调制类型雷达信号的时频图像,对图像进行预处理。最后,使用ConvNeXt模型提取时频特征并识别雷达信号,解决低信噪比和有限样本条件下识别准确率不高的问题。实验表明,ConvNeXt模型具有更强的特征学习表征能力,有效提高16类信号的整体识别率,且对时频特性相近的6类信号(Frank、LFM、P1、P2、P3、P4)的识别精度更高。此外,该算法对小样本具有很好的鲁棒性。
- 骆丽萍黄洁杨阳余思雨
- 关键词：雷达辐射源识别时频分析图像预处理
- 基于改进Transformer的雷达辐射源信号识别方法
- 本发明公开了基于改进Transformer的雷达辐射源信号识别方法，属于电子对抗技术领域，包括：数据预处理；将侦收设备侦收到的雷达辐射源信号进行采样并截取固定长度，作为数据并打上标签；对数据的标签进行独热编码；将读取的数...
- 张歆东钟嘉韵
- 基于DCGAN的雷达辐射源信号个体识别算法被引量：1
- 2024年
- 雷达辐射源个体识别技术通过提取雷达细微特征判定载体身份属性,是电子对抗领域的热点研究方向之一。通过深度学习识别雷达辐射源指纹是当前的主流方法,然而训练网络需要大量的数据样本,当数据样本不足时,容易造成识别准确率不高等突出问题。基于此,提出了一种基于深度卷积对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)的雷达辐射源信号个体识别算法,首先采用双谱切片对信号进行特征提取,然后构建了基于DCGAN的识别网络,最后通过实采数据验证了算法的有效性。实验结果表明,在样本缺失较为严重的条件下,所提出的算法能实现小样本条件下的雷达辐射源识别,识别准确率达到90%,完全满足日常需求。
- 王程昱凌青闫文君
- 关键词：小样本
- 基于度量约束的雷达辐射源信号识别技术研究
- 雷达辐射源信号识别是当前电子侦察领域中的关键研究内容之一。人工智能的蓬勃发展推动雷达辐射源信号识别系统朝着自动化、智能化、认知化方向深入发展。深度学习方法的引入在一定程度上解决了传统算法在低信噪比(signal-to-n...
- 李欣雨
- 基于深度学习的雷达辐射源信号识别方法研究
- 随着电子对抗的信息化程度的不断提高和电磁环境的复杂化,雷达辐射源信号识别技术作为战场感知的重要环节,在现代电子对抗和电子侦察领域占据了至关重要的位置。在面对雷达辐射源数据不平衡、显著噪音干扰和未知辐射源识别等问题时,如何...
- 万艳玲
- 关键词：雷达辐射源识别不平衡数据
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- 金炜东
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- 张葛祥
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- 何明浩
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- 韩俊
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- 供职机构：空军预警学院
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- 陈韬伟
- 作品数：26被引量：126H指数：7
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