[发明专利]基于深度学习模型与特征联合的雷达辐射源个体识别方法有效
| 申请号： | 202010778765.3 | 申请日： | 2020-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN111913156B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 李建清;刘佳旭;李留章;王宏 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S7/36 | 分类号： | G01S7/36;G01S7/02;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京卓恒知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11394 | 代理人： | 孔鹏 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习模型与特征联合的雷达辐射源个体识别方法，其步骤为：1)采集不同雷达发射的中频AD信号数据，截取脉内信号数据生成雷达辐射源个体识别样本集；2)对雷达辐射源个体识别样本进行归一化处理并划分成训练样本集、验证样本集与测试样本集；3)构建基于深度学习模型与特征联合的雷达辐射源个体识别模型；4)训练基于深度学习模型与特征联合的雷达辐射源个体识别模型；5)用测试样本集获得雷达辐射源个体识别模型结果与特征判定结果；6)用雷达辐射源个体识别模型结果与特征判定结果联合计算最终识别结果并统计识别准确率。本发明具有普适性强，不需要人工特征提取和大量先验知识，具有复杂度低，分类结果准确稳定的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 特征 联合 雷达 辐射源 个体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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