【摘 要】
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针对低截获概率(LPI)雷达辐射源识别领域中,目标检测类方法实时性不高的问题,提出基于改进SSD的LPI雷达辐射源识别算法。该算法采用精度更高、速度更快的ResNet-50代替VGG-16网络,并对网络进行改进设计;此外,通过构建多径莱斯衰落信道仿真更贴近真实环境的数据集,以提高模型的实用性。仿真实验结果表明,针对7种LPI雷达信号的识别,在信噪比为-4 dB时识别准确率可达到92.9%,与原始SSD模型相比,训练及检测速度分别提高了28.50%和29.74%。
【基金项目】
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博士后基金资助(2015M572694,2016T90979)。
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针对低截获概率(LPI)雷达辐射源识别领域中,目标检测类方法实时性不高的问题,提出基于改进SSD的LPI雷达辐射源识别算法。该算法采用精度更高、速度更快的ResNet-50代替VGG-16网络,并对网络进行改进设计;此外,通过构建多径莱斯衰落信道仿真更贴近真实环境的数据集,以提高模型的实用性。仿真实验结果表明,针对7种LPI雷达信号的识别,在信噪比为-4 dB时识别准确率可达到92.9%,与原始SSD模型相比,训练及检测速度分别提高了28.50%和29.74%。
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