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本发明属于辐射源结构识别技术领域,具体涉及一种基于卷积神经网络的雷达辐射源结构识别方法。本发明通过模拟实际辐射源系统中频率合成器和功放对信号的影响,根据不同结构的辐射源产生的多种调制方式的信号,结合信号时频分析技术,提取信号时频图像的特征,训练CNN模型,训练后的CNN模型能够进行有效的辐射源结构识别,实现信号至辐射源结构的反演过程。本发明中的识别模型能够在低信噪比下实现较高的识别率,且具有较好的鲁棒性,具有良好的应用前景。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113376608 A
(43)申请公布日 2021.09.10
(21)申请号 202110583471.X
(22)申请日 2021.05.27
(71)申请人 哈尔滨工程大学
地址
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