一种基于卷积神经网络的雷达辐射源结构识别方法

摘要

本发明属于辐射源结构识别技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的雷达辐射源结构识别方法。本发明通过模拟实际辐射源系统中频率合成器和功放对信号的影响，根据不同结构的辐射源产生的多种调制方式的信号，结合信号时频分析技术，提取信号时频图像的特征，训练CNN模型，训练后的CNN模型能够进行有效的辐射源结构识别，实现信号至辐射源结构的反演过程。本发明中的识别模型能够在低信噪比下实现较高的识别率，且具有较好的鲁棒性，具有良好的应用前景。