典型文献
基于卷积双向长短时记忆网络的雷达辐射源信号识别
文献摘要：
雷达辐射源信号识别在实际战场中是对敌制胜的重要手段.为解决人工提取的雷达辐射源信号特征参数不完备、时效性低等问题,基于模糊函数在表征信号内在结构上的独特作用,提出一种结合模糊函数主脊坐标变换的卷积双向长短时记忆网络的识别方法.首先,为放大不同信号间的差异,采用数学思维将主脊切面转换为极坐标域的几何图像,以此作为神经网络的输入;其次,设计卷积神经网络来挖掘二维时频图的特征信息;最后,搭建双向长短时记忆网络对提取到的特征进行分类识别.仿真实验结果表明,所提方法在信噪比为OdB以上均能保持100％的准确率,即使信噪比为-6dB时,识别率仍可达93.58％以上,同时也有效缩短了信号分类时间.结果验证了所提方法不仅能提取信号的隐藏抽象特征,还具备良好的时效性和抗噪性.
文献关键词：
雷达辐射源信号识别;模糊函数主脊;卷积神经网络;双向长短时记忆网络
中图分类号：
作者姓名：
普运伟;刘涛涛;吴海潇;郭江
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学计算中心,云南昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]普运伟;刘涛涛;吴海潇;郭江-.基于卷积双向长短时记忆网络的雷达辐射源信号识别)[J].激光与光电子学进展,2022(22):353-360
A类：
模糊函数主脊,OdB
B类：
双向长短时记忆网络,雷达辐射源信号识别,对敌,制胜,信号特征,内在结构,在结构上,特作,坐标变换,数学思维,切面,极坐标,时频图,特征信息,取到,分类识别,6dB,识别率,信号分类,取信,抗噪性
AB值：
0.165408
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