【摘 要】
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针对现有多站雷达系统欺骗式干扰鉴别方法,仅利用目标回波空间相关性单一特征作为度量标准,导致特征提取全面性不够,鉴别算法有效性和普适性不足的问题,提出一种基于深度神经
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院,西安电子科技大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61906146,61906147),陕西省自然科学基金(2020JQ-313,2019JQ-417),中央高校基本科研业务费专项资金(JB210211),2019年新教师创新基金(XJS190205)
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针对现有多站雷达系统欺骗式干扰鉴别方法,仅利用目标回波空间相关性单一特征作为度量标准,导致特征提取全面性不够,鉴别算法有效性和普适性不足的问题,提出一种基于深度神经网络的多站雷达系统干扰鉴别方法,将多站雷达协同探测技术在空间、时间和频率域内可用资源多、调度能力强的特点,与深度神经网络很强的模型学习和特征表示能力相结合,有效地应用于欺骗式干扰对抗领域。充分利用回波数据的未知信息,获取除相关性之外更多维、更全面、更完善、更深层的特征差异,达到更优的干扰鉴别效果。仿真实验结果证明,提出的深度神经网络干扰鉴别方法
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