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本发明提供一种双分量雷达信号分类模型构建方法,先采用改进的平滑伪Wigner‑Ville分布(SPWVD)将双分量雷达信号转换为时频图像,制作数据集,包括训练集、验证集和测试集;构建一种基于深度卷积神经网络的双分量雷达信号学习框架,用于提取八类双分量雷达信号特征;设计超参数防止过拟合并对网络模型进行优化;构建一种多类别分类器,用于分类八类随机交叠的双分量雷达信号类别。本发明提出利用深度卷积神经网络提取更有效的双分量雷达信号特征,采用多类别分类器准确和快速的识别双分量雷达信号,可用于复杂电磁环境下
(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 113376586 A
(43)申请公布日 2021.09.10
(21)申请号 202110618941.1
(22)申请日 2021.06.03
(71)申请人 哈尔滨工程大学
地址
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