[发明专利]基于迁移学习的工作模式开集的雷达辐射源个体识别方法有效
| 申请号： | 202011258729.0 | 申请日： | 2020-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN112308008B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 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： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习的工作模式开集的雷达辐射源个体识别方法，包括如下步骤：S1、采集不同雷达在不同模式下发射的中频AD信号数据；S2、对样本进行归一化并划分成原始训练样本集、原始验证样本集；S3、生成测试样本集；S4、分别得到训练样本集和验证样本集；S5、构建基于迁移学习的工作模式开集的雷达辐射源个体识别模型；S6、训练深度神经网络模型；S7、用测试样本集获得雷达辐射源个体模型识别结果并统计识别准确率。利用迁移学习的方法强调将雷达的不同工作模式混淆在一起，从而使得辐射源个体的识别不会受到工作模式的影响，在雷达辐射源识别中能够达到较高的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 工作 模式 雷达 辐射源 个体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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