【摘 要】
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针对传统依靠人工经验设计并提取雷达辐射源特征的繁琐和区分度不够的问题,提出了一种改进的双路网络(DPN)自动提取特征并识别的方法。首先将一维的雷达时域信号变换到二维时
【基金项目】
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国家重点实验室项目(2018Z0202B)
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针对传统依靠人工经验设计并提取雷达辐射源特征的繁琐和区分度不够的问题,提出了一种改进的双路网络(DPN)自动提取特征并识别的方法。首先将一维的雷达时域信号变换到二维时频域,然后直接输入双路网络进行识别,即将雷达辐射源的识别转化为图像的识别,有效缓解了上述问题。同时,针对双路网络层次过深带来的特征流失问题,提出用于对雷达辐射源特征图校准重采样的轻量级模块——三流注意力模块(TPAM),并嵌入双路网络构成三流注意力双路网络(TPAM-DPN)对雷达辐射源进行识别。对6种常见的雷达信号进行了仿真实验,证明了所提
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