-
公开(公告)号：CN109271926B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201811074578.6
申请日：2018-09-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明是一种基于GRU深度卷积网络的智能辐射源识别方法，主要解决现有技术无法提取到雷达辐射源信号序列化特征的问题，其方案为：对雷达辐射源信号进行分类；仿真雷达辐射源信号，并对雷达辐射源信号进行切片；将切片后的样本转为二维实数样本，对二维实数样本归一化并划分训练样本集与测试样本集；构建基于门控循环单元GRU的深度神经网络；将训练样本集输入深度神经网络中，通过对损失函数的优化，得到训练好的深度神经网络模型；将测试样本集输入到训练好的深度神经网络模型中，得到雷达辐射源信号识别结果。本发明能提取信号前后关联特征，避免人工特征提取和先验知识，复杂度低，分类结果准确，可用于复杂电磁环境下对雷达辐射源识别。
-
公开(公告)号：CN109271926A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811074578.6
申请日：2018-09-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明是一种基于GRU深度卷积网络的智能辐射源识别方法，主要解决现有技术无法提取到雷达辐射源信号序列化特征的问题，其方案为：对雷达辐射源信号进行分类；仿真雷达辐射源信号，并对雷达辐射源信号进行切片；将切片后的样本转为二维实数样本，对二维实数样本归一化并划分训练样本集与测试样本集；构建基于门控循环单元GRU的深度神经网络；将训练样本集输入深度神经网络中，通过对损失函数的优化，得到训练好的深度神经网络模型；将测试样本集输入到训练好的深度神经网络模型中，得到雷达辐射源信号识别结果。本发明能提取信号前后关联特征，避免人工特征提取和先验知识，复杂度低，分类结果准确，可用于复杂电磁环境下对雷达辐射源识别。
-
Search Results
2
records
(took 0.019 seconds)
