典型文献
基于多级跳线残差网络的雷达辐射源识别
文献摘要：
针对复杂体制雷达辐射源的识别问题,提出了一种基于时频特征提取与多级跳线残差网络(multi-level jumper residual network,MLJ-RN)结合的识别方法.首先,计算辐射源信号的平滑伪Wigner-Ville时频分布生成时频图像以表达信号本质特征,将图像进行预处理以保留信号细微特征差异.然后,设计多级跳线连接的残差单元,在此基础上构造MLJ-RN,对时频图像相邻卷积层的细微特征进行学习和识别,并使用随机梯度下降法训练网络.最后,通过对网络进行参数优化,强化对信号的深层特征提取能力.仿真结果表明,信噪比为-5 dB时,该方法对12类雷达辐射源信号的整体识别概率达到95.1％,从而验证了该方法在低信噪比下识别雷达信号的有效性.
文献关键词：
时频特征;辐射源识别;深度学习;多级跳线
中图分类号：
作者姓名：
张立民;谭凯文;闫文君;张聿远
作者机构：
海军航空大学航空作战勤务学院,山东烟台264001
文献出处：
引用格式：
[1]张立民;谭凯文;闫文君;张聿远-.基于多级跳线残差网络的雷达辐射源识别)[J].系统工程与电子技术,2022(07):2148-2156
A类：
多级跳线,jumper,MLJ
B类：
残差网络,雷达辐射源识别,时频特征,multi,level,residual,network,RN,Wigner,Ville,时频分布,时频图像,本质特征,细微特征,特征差异,残差单元,卷积层,随机梯度下降法,深层特征,特征提取能力,dB,雷达辐射源信号,识别概率,低信噪比,别雷,雷达信号
AB值：
0.268624
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