一种基于深度学习的辐射源信号多模型综合分类方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的辐射源信号多模型综合分类方法，根据获取的多种雷达辐射源信号的PDW数据，通过数据清洗与归一化、无监督聚类和神经网络学习等步骤，实现辐射源雷达信号类型的智能识别。通过构建基于深度卷积神经网络、长短时记忆网络的综合模型，本发明可以适应各种复杂雷达辐射源信号，实现辐射源信号类型的高精度、智能化的识别，同时模型具备自我优化，多场景泛化的能力。