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雷达辐射源信号分选研究进展
文献摘要：
雷达辐射源信号分选是雷达信号侦察的关键技术之一,同时也是战场态势感知的重要环节.该文系统梳理了雷达辐射源信号分选的主流技术,从基于脉间调制特征、基于脉内调制特征、基于机器学习的雷达辐射源信号分选3个角度阐述了目前雷达辐射源信号分选工作的主要研究方向及进展,并重点阐释了基于深度神经网络、数据流聚类等最新分选技术的原理与特点.最后,对现有雷达辐射源信号分选技术的不足进行了总结并对未来趋势进行了预测.
文献关键词：
雷达辐射源;脉冲分选;脉冲流;机器学习;深度学习;数据流聚类
中图分类号：
作者姓名：
隋金坪;刘振;刘丽;黎湘
作者机构：
海军大连舰艇学院作战软件与仿真研究所 大连 116016;国防科技大学电子科学学院 长沙 410073;国防科技大学系统工程学院 长沙 410073
文献出处：
引用格式：
[1]隋金坪;刘振;刘丽;黎湘-.雷达辐射源信号分选研究进展)[J].雷达学报,2022(03):418-433
A类：
脉冲分选
B类：
雷达辐射源信号,信号分选,雷达信号,侦察,战场态势,态势感知,调制特征,脉内调制,基于机器学习,深度神经网络,数据流聚类,分选技术,未来趋势,脉冲流
AB值：
0.187418
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