[发明专利]一种基于深度信念网络的辐射源重频调制类型识别方法在审
| 申请号： | 201910416167.9 | 申请日： | 2019-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN110109063A | 公开（公告）日： | 2019-08-09 |
| 发明（设计）人： | 徐卓君;李春旭;田彦涛;杜鹏;胡航玮;杨雯婷 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G01S7/02 | 分类号： | G01S7/02;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长春吉大专利代理有限责任公司 22201 | 代理人： | 朱世林;牟风平 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度信念网络的辐射源重频调制类型识别方法。其具体步骤如下：针对典型的五种辐射源信号，提取出有代表性的特征，组成特征向量；为了使重频调制类型识别网络快速收敛，对特征向量进行归一化处理；为了符合深度神经网络输出的需要，采用独热编码(one‑hot)将五种输出类别进行特征数字化；以特征向量为输入，以五种输出类别的二进制向量作为输出，建立基于深度信念网络的雷达重频调制方式识别模型。本发明能够准确地识别出雷达脉冲信号的重频调制类型，且具有较好的抗虚假能力与抗缺失能力，与其他的分类器相比，对于几种典型的重频信号的识别效果均有一定幅度的提升效果。 | ||
| 搜索关键词： | 调制类型 特征向量 信念网络 辐射源 输出 雷达脉冲信号 神经网络输出 二进制向量 辐射源信号 归一化处理 特征数字化 调制方式 快速收敛 分类器 热编码 雷达 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度信念网络的辐射源重频调制类型识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：针对典型的五种辐射源信号，提取出有代表性的特征，组成特征向量；步骤二：为了使重频调制类型识别网络快速收敛，对特征向量进行归一化处理；步骤三：为了符合深度神经网络输出的需要，采用独热编码将五种输出类别进行特征数字化；步骤四：以特征向量为输入，以五种输出类别的二进制向量作为输出，建立基于深度信念网络的雷达重频调制方式识别模型。
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