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一种基于自加权结构化特征选择的雷达辐射源信号精细化特征识别方法

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本发明涉及一种基于自加权结构化特征选择的雷达辐射源信号精细化特征识别方法，采集不用型号雷达设备发射的信号数据，对原始数据进行信号数据预处理、归一化处理，构建基于自加权结构化特征选择的雷达辐射源信号精细化特征识别模型，使用辐射源信号数据在上述模型上进行运行测试，对得到的识别结果进行输出，从而得到识别的雷达辐射源信号的类型。采用机器学习中的无监督特征选择为基础进行识别，避免了深度学习中神经网络的构建和数据训练过程。极大降低了模型中的超参的数目，避免了超参的调整，使得模型在实际情况下易于实现。

著录项

公开/公告号CN115524669A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-12-27

原文格式PDF
申请/专利权人西北工业大学;
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申请/专利号CN202211179832.5
发明设计人王政;袁永金;王榕;聂飞平;李学龙;
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申请日2022-09-26
分类号G01S7/02;
代理机构西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人刘新琼
地址 710072 陕西省西安市友谊西路
入库时间 2023-06-19 18:06:33

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法律状态
2022-12-27

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发明专利申请公布

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