【摘 要】
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针对低信噪比下，传统方法对复杂雷达脉内调制信号类型识别率低的问题，提出了一种基于深度残差网络的复杂雷达脉内调制信号类型自动识别方法。该识别方法的基本原理是通过短时傅里叶变换（STFT）获取复杂脉内调制信号的时间与频率的变换关系，然后设计恰当的深度残差网络对时频图进行特征提取并完成多种复杂脉内调制信号类型识别。此外，为了增强识别方法的泛化能力，引入了标签平滑和L2正则化操作。仿真结果表明，该方法在低
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针对低信噪比下，传统方法对复杂雷达脉内调制信号类型识别率低的问题，提出了一种基于深度残差网络的复杂雷达脉内调制信号类型自动识别方法。该识别方法的基本原理是通过短时傅里叶变换（STFT）获取复杂脉内调制信号的时间与频率的变换关系，然后设计恰当的深度残差网络对时频图进行特征提取并完成多种复杂脉内调制信号类型识别。此外，为了增强识别方法的泛化能力，引入了标签平滑和L2正则化操作。仿真结果表明，该方法在低信噪（2 dB）下，对复杂雷达脉内调制信号类型的识别精度达到95%以上。
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