【摘 要】
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针对复杂战场电磁环境下的低截获概率(Low Probability of Intercept,LPI)雷达信号识别问题,提出了一种基于小波变换和多尺度残差网络的识别方法。首先利用离散小波变换提取L
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61571462)
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针对复杂战场电磁环境下的低截获概率(Low Probability of Intercept,LPI)雷达信号识别问题,提出了一种基于小波变换和多尺度残差网络的识别方法。首先利用离散小波变换提取LPI雷达信号的时频特征;然后利用多尺度残差网络的多层特征提取网络对输入信号进行深层自主学习,以获取原信号时频数据的分布式特征,从而实现对雷达信号的识别预测。在不同信噪比条件下对不同调制样式信号进行实验,证明了所提方法的可行性与有效性,以及较高的识别率和泛化能力。
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