【摘 要】
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针对新体制雷达辐射源信号呈现的复杂、多样和不确定性等特点，以及基于常规五参数的分选识别的不足，本文提出一种基于栈式自编码器和Softmax分类器相结合的雷达辐射源识别算法
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针对新体制雷达辐射源信号呈现的复杂、多样和不确定性等特点，以及基于常规五参数的分选识别的不足，本文提出一种基于栈式自编码器和Softmax分类器相结合的雷达辐射源识别算法。首先将单站接收到的辐射源数据变换为时频域数据；然后利用主成分分析法对时频域数据进行降维；接着利用栈式自编码器网络对数据进行学习，提取深层次的雷达辐射源数据特征；最后构造Softmax分类器对提取的特征进行分类识别，完成对雷达辐射源的识别。通过仿真实验表明，该算法能够对雷达辐射源数据进行有效的特征提取和分类识别，提高雷达辐射源的识别率。
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