【摘 要】
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针对使用传统的卷积神经网络及低信噪比环境下雷达辐射源智能个体识别研究中识别性能不够的问题，提出了一种基于短时傅里叶变换（STFT）和EfficientNet网络和的雷达辐射源个体识别的方法。该方法首先对雷达信号进行短时傅里叶变换，提取时频特征，然后利用EfficientNet网络中多个MBconv模块对不同时频特征图像的叠加，挖掘出信号图像隐含的更加复杂和抽象的深层次时频特征，包括信号强度的分布、
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针对使用传统的卷积神经网络及低信噪比环境下雷达辐射源智能个体识别研究中识别性能不够的问题，提出了一种基于短时傅里叶变换（STFT）和EfficientNet网络和的雷达辐射源个体识别的方法。该方法首先对雷达信号进行短时傅里叶变换，提取时频特征，然后利用EfficientNet网络中多个MBconv模块对不同时频特征图像的叠加，挖掘出信号图像隐含的更加复杂和抽象的深层次时频特征，包括信号强度的分布、时频模式、周期性变化等，完成个体分类识别。EfficientNet网络可以同时改变网络深度、宽度、图像分辨率三个参数，解决了梯度消失、梯度爆炸等问题。实验结果表明，基于STFT和EfficientNet网络的雷达辐射源个体识别的方法，相比于传统卷积神经网络且在低信噪比环境下具有更好的识别性能。
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