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基于深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)輻射源型號(hào)識(shí)別方法
關(guān)鍵詞：輻射源型號(hào)識(shí)別 深度學(xué)習(xí) 受限玻爾茲曼機(jī) 深度置信網(wǎng)絡(luò)
摘要：針對(duì)傳統(tǒng)雷達(dá)輻射源型號(hào)識(shí)別依賴專家經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建識(shí)別模型,識(shí)別特征粗放、不完備,難以準(zhǔn)確識(shí)別復(fù)雜體制雷達(dá)的問題,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)輻射源型號(hào)識(shí)別方法。首先對(duì)時(shí)域波形數(shù)據(jù)降維、對(duì)齊、采樣等預(yù)處理;然后采用受限玻爾茲曼機(jī)(RBM)和深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)模型訓(xùn)練樣本;最后分別采用K最近鄰(KNN)、隨機(jī)森林(RF)、支持向量機(jī)(SVM)三種分類器完成識(shí)別任務(wù)。實(shí)驗(yàn)采用9類雷達(dá)輻射源型號(hào)的外場(chǎng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證算法的有效性,實(shí)驗(yàn)表明基于深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)輻射源型號(hào)識(shí)別方法取得了較好的識(shí)別效果。
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