| 基于去噪卷积神经网络的雷达信号调制类型识别 |
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| 引用本文： | 肖易寒,王亮,郭玉霞.基于去噪卷积神经网络的雷达信号调制类型识别[J].电子与信息学报,2022,43(8):2300-2307. |
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| 作者姓名： | 肖易寒 王亮 郭玉霞 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室 哈尔滨 150000;中国空空导弹研究院 洛阳 471009;航空制导武器航空科技重点实验室 洛阳 471009 |
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| 摘 要： | 针对低截获概率雷达(LPI)信号处理复杂,低信噪比条件下识别率低的问题,该文提出一种基于去噪卷积神经网络和Inception网络的信号分类识别系统.首先对8种LPI雷达信号进行Choi-Williams分布(CWD)时频变换,得到2维时频图像,然后使用去噪卷积神经网络进行时频图像去噪处理,最后将图像发送到Inception-V4网络进行特征提取,并使用softmax分类器进行分类,实现LPI雷达信号的有效分类识别.仿真结果表明,该方法在–10?dB信噪比(SNR)下,识别率仍然可以达到90％以上.
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| 关 键 词： | 低截获概率雷达信号 Choi-Williams分布时频变换 去噪卷积神经网络 Inception-V4网络 |
Radar Signal Modulation Type Recognition Based on Denoising Convolutional Neural Network |
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| XIAO Yihan,WANG Liang,GUO Yuxia.Radar Signal Modulation Type Recognition Based on Denoising Convolutional Neural Network[J].Journal of Electronics & Information Technology,2022,43(8):2300-2307. |
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| Authors: | XIAO Yihan WANG Liang GUO Yuxia |
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