典型文献
基于卷积神经网络的雷达干扰识别技术研究
文献摘要：
现代电磁战环境充斥着大量的人为精心设计的有源干扰,使得依赖技术人员经验的干扰识别技术效果不佳.针对该问题,文中研究了一种基于联合特征平面的残差卷积神经网络(CNN-ResNet)的雷达干扰识别算法,实现雷达干扰类型自动识别分类.该算法通过对雷达回波信号的距离多普勒平面和角度多普勒平面进行预处理,构建联合特征平面,实现对噪声调频干扰、单频干扰、脉冲干扰、转发式干扰和切片干扰的识别和分类.通过仿真表明,该算法可有效提高雷达干扰识别的正确率.
文献关键词：
雷达干扰;分类识别;联合特征;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
唐陈;王峰
作者机构：
河海大学,江苏南京211100
文献出处：
引用格式：
[1]唐陈;王峰-.基于卷积神经网络的雷达干扰识别技术研究)[J].中国电子科学研究院学报,2022(01):63-70
A类：
切片干扰
B类：
雷达干扰,干扰识别,识别技术研究,代电,充斥,精心设计,有源干扰,技术效果,中研,联合特征,残差卷积神经网络,ResNet,识别算法,干扰类型,自动识别,识别分类,雷达回波,回波信号,距离多普勒,噪声调频干扰,单频,脉冲干扰,转发式,分类识别
AB值：
0.372242
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