【摘 要】
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随着电磁环境越来越复杂多变,给电子对抗带来了很大的挑战,基于传统的脉冲描述字和信号识别方法已不能满足战场要求。针对复杂电磁环境下的辐射源精确识别问题,将基于相控阵雷达辐射源的细微特征,主要是包络特征和相噪特征,对其进行分析建模,并结合卷积神经网络提出了一种基于雷达中频数据和一维卷积神经网络的雷达辐射源个体识别方法,训练一维卷积神经网络来学习雷达辐射源信号的有效特征并进行识别。最后在不同信噪比条件下进行了识别仿真实验,得到了较好的识别正确率,证明了该方法的有效性和可行性。
【机 构】
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北京无线电测量研究所,中国人民解放军96901部队
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随着电磁环境越来越复杂多变,给电子对抗带来了很大的挑战,基于传统的脉冲描述字和信号识别方法已不能满足战场要求。针对复杂电磁环境下的辐射源精确识别问题,将基于相控阵雷达辐射源的细微特征,主要是包络特征和相噪特征,对其进行分析建模,并结合卷积神经网络提出了一种基于雷达中频数据和一维卷积神经网络的雷达辐射源个体识别方法,训练一维卷积神经网络来学习雷达辐射源信号的有效特征并进行识别。最后在不同信噪比条件下进行了识别仿真实验,得到了较好的识别正确率,证明了该方法的有效性和可行性。
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