基于DBN的辐射源信号识别算法

论文摘要

为了解决传统辐射源信号识别方法在低信噪比条件下识别率低的问题,文中提出了一种基于DBN（深度信念网络）的智能识别算法。将雷达辐射源信号进行时频变换,将处理后的时频图像输入到神经网络模型中,通过预训练调节DBN模型,并采用常用的softmax分类器对预训练完的模型进行分类识别,最后完成识别任务。仿真结果表明,通过该算法能够具有较好的识别效果和较强的鲁棒性,在SNR=-10 dB的情况下,也能够达到很高的识别率。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 叶文强,俞志富,张奎,王虎帮

关键词: 雷达辐射源,时频变换,识别,深度信念网络,分类器

来源: 弹箭与制导学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电信技术

单位: 国防科技大学电子对抗学院

分类号: TN957.51

DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2019.06.023

页码: 107-111

总页数: 5

文件大小: 1248K

下载量: 149

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