注意力机制和CNN结合的雷达辐射源个体识别

杨海宇; 郭文普; 康凯; 何婧媛; 边强

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注意力机制和CNN结合的雷达辐射源个体识别

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针对雷达辐射源个体识别准确率低、抗噪性能差和训练时间长的问题,提出了一种注意力机制和卷积神经网络相结合的方法。首先根据雷达发射机功率放大器的硬件差异,建立雷达辐射源的系统模型;其次,对雷达信号进行双谱分析,得到的双谱图作为网络输入;然后,将注意力机制引入优化后的卷积神经网络,提高对个体特征的学习能力;最后,与现有方法对比,验证算法的有效性。实验证明,相比卷积神经网络,所提方法识别准确率提高5%,训练时间缩短一半。

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来源
《兵器装备工程学报》 |2023年第4期|290-296|共7页
作者
杨海宇; 郭文普; 康凯; 何婧媛; 边强;
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作者单位

火箭军工程大学作战保障学院;

延安大学数学与计算机科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类雷达信号检测处理;雷达电子对抗;
关键词
注意力机制; 卷积神经网络; 雷达辐射源个体识别; 双谱分析;

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