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基于一维CNN和LSTM的雷达辐射源识别方法

摘要

本发明公开了一种一维CNN和LSTM的雷达辐射源识别方法,其步骤为:(1)构建CNN局部特征提取模块;(2)构建LSTM全局特征提取模块;(3)将局部特征提取模块和全局特征提取模块连接成雷达辐射源识别网络;(4)生成训练集;(5)训练雷达辐射源识别网络;(6)对雷达辐射源识别样本进行识别。本发明构建的雷达辐射源识别网络,可直接对雷达辐射源时域信号进行特征提取,不需要维度变换,实时性好。同时本发明采用CNN和LSTM模块提取信号局部特征和全局特征,特征提取更充分,提高了识别率,使得本发明具有更好的实时性和抗噪声性能。

著录项

  • 公开/公告号CN112115924A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN202011160727.8

  • 申请日2020-10-27

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构61205 陕西电子工业专利中心;

  • 代理人田文英;王品华

  • 地址 710071 陕西省西安市太白南路2号

  • 入库时间 2023-06-19 09:18:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-10-27

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06K 9/00 专利申请号:2020111607278 申请公布日:20201222

    发明专利申请公布后的视为撤回

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