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公开(公告)号：CN111126134B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201911095055.4
申请日：2019-11-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非指纹信号消除器的雷达辐射源深度学习识别方法，原始的雷达辐射源信号包含指纹特征与非指纹特征部分，对于指纹特征的提取和非指纹特征的抑制与消除将在很大程度上提高雷达辐射源识别精确度。本申请利用深度学习网络作为辐射源信号特征提取器，结合提出的非指纹信号消除器，提取辐射源信号的指纹信息，消除抑制非指纹信号，实现雷达辐射源识别效果的提升。
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公开(公告)号：CN111126134A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911095055.4
申请日：2019-11-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非指纹信号消除器的雷达辐射源深度学习识别方法，原始的雷达辐射源信号包含指纹特征与非指纹特征部分，对于指纹特征的提取和非指纹特征的抑制与消除将在很大程度上提高雷达辐射源识别精确度。本申请利用深度学习网络作为辐射源信号特征提取器，结合提出的非指纹信号消除器，提取辐射源信号的指纹信息，消除抑制非指纹信号，实现雷达辐射源识别效果的提升。
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公开(公告)号：CN110988803A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911095829.3
申请日：2019-11-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种高置信度动态调整的雷达辐射源个体识别系统，包括输入数据预处理模块、雷达辐射源信号个体识别极限梯度提升建模模块、智能寻优模块以及雷达辐射源信号个体识别极限梯度提升识别模块、在线校正模块。本发明克服了目前已有的传统的雷达辐射源识别方法识别精度低，鲁棒性差，识别时间长，无法投入实际应用的不足，具有识别精度高，鲁棒性强，识别速度快，适合于实际在线应用等特点。
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