【摘 要】
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由于雷达辐射源信号在时序上具有强相关性,针对卷积神经网络难以提取信号的时序逻辑相关性特征的缺点,本文提出了基于Transformer网络的雷达辐射源个体识别的方法.该方法首先以3台信号发生器模拟雷达辐射源信号,同时采集数据并建立数据库;然后对原始信号提取相位特征以及包络特征;最后采用基于注意力机制的Transformer网络对信号进行进一步的特征提取并分类.实验结果表明,该算法对于包络特征以及相位特征敏感度不同,同时数据样本长度对于识别效果会产生影响,最终结合相位特征的网络模型在信噪比为15 dB时识别率
【机 构】
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哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院,黑龙江 哈尔滨 150001
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由于雷达辐射源信号在时序上具有强相关性,针对卷积神经网络难以提取信号的时序逻辑相关性特征的缺点,本文提出了基于Transformer网络的雷达辐射源个体识别的方法.该方法首先以3台信号发生器模拟雷达辐射源信号,同时采集数据并建立数据库;然后对原始信号提取相位特征以及包络特征;最后采用基于注意力机制的Transformer网络对信号进行进一步的特征提取并分类.实验结果表明,该算法对于包络特征以及相位特征敏感度不同,同时数据样本长度对于识别效果会产生影响,最终结合相位特征的网络模型在信噪比为15 dB时识别率可以达到98.9％.
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