基于多层双向LSTM的雷达信号脉内调制识别

郑渝; 沈永健; 周云生

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基于多层双向LSTM的雷达信号脉内调制识别

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雷达信号脉内调制识别在非合作信号分析中具有重要的价值,现有的识别方法大多基于单一的信号脉内特征,如时频特征、模糊图函数等,然而此类方法在实际分类识别中存在普适性较差、抗噪性能较低的缺陷.近年来亦有学者将深度学习方法用于雷达信号调制识别,但都是基于人工特征提取后进一步的分类识别.提出一种基于双向长短时记忆(LSTM)深度网络的雷达信号脉内调制识别方法,采用LSTM单元构建深度神经网络,并设计原始信号数据库对其训练,将网络学习到的特征作为分类依据进行信号识别.仿真结果表明,在低信噪比的情况下,模型具有较好的识别性能,能适应多种复杂调制方式信号.

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来源
《遥测遥控》 |2019年第1期|33-41|共9页
作者
郑渝; 沈永健; 周云生;
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作者单位

北京遥测技术研究所北京 100094;

北京遥测技术研究所北京 100094;

北京遥测技术研究所北京 100094;

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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;
关键词
深度学习; 脉内特征; 调制方式; 识别; LSTM;

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