[发明专利]一种基于卷积神经网络模型的雷达干扰信号类型识别方法在审
| 申请号： | 202211405873.1 | 申请日： | 2022-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN115616503A | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 樊养余;刘洋;刘曦春;吕国云;张君昌;王毅 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G01S7/36 | 分类号： | G01S7/36;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/16 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 李薇 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络模型的雷达干扰信号类型识别方法，包括：获取回波时域序列并进行时频转换，得到回波频域序列；对回波时域序列和回波频域序列分别进行分级量化，根据分级量化结果生成第一和第二实矩阵；拼接第一和第二实矩阵并转为灰度图像；将灰度图像输入至预先训练完成的卷积神经网络模型中，以使卷积神经网络模型输出雷达干扰信号类型识别结果；其中，卷积神经网络模型是基于多个样本灰度图像以及每个样本灰度图像对应的雷达干扰信号类型进行训练得到的。本发明基于卷积神经网络模型，运用图像分类识别的方法对雷达干扰信号类型进行智能化识别，具有较高的泛化能力和识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 模型 雷达 干扰 信号 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
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