【摘 要】
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针对单准则设计的波形难以满足雷达多状态和多任务的问题,提出了一种杂波条件下利用一维卷积神经网络的认知雷达波形设计(CRWD-1D-CNN)方法。首先,设定环境变量,并根据互信息
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61571456),航空科学基金资助项目(20160196001),陕西省自然科学基金资助项目(2020JM-347)
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针对单准则设计的波形难以满足雷达多状态和多任务的问题,提出了一种杂波条件下利用一维卷积神经网络的认知雷达波形设计(CRWD-1D-CNN)方法。首先,设定环境变量,并根据互信息准则和信干噪比准则来构建训练集和测试集;其次,根据数据集的一维数据形式和采样点数,设计一个包含3个卷积层、2个全连接层的1D-CNN模型;最后,使用训练集对1D-CNN模型进行训练,利用1D-CNN对一维数据之间非线性关系的学习能力来学习互信息准则和信干噪比准则,然后,使用训练后的1D-CNN生成波形。为衡量雷达综合性能,提出了一种
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