本發(fā)明涉及深度學習的自動識別算法領域,具體涉及一種多分量雷達信號脈內(nèi)調(diào)制方式識別方法。獲取幾種不同脈內(nèi)調(diào)制方式的單分量或交疊多分量雷達信號的時頻圖像;利用圖像處理算法,對雷達信號時頻圖像進行預處理,將雷達信號中包含的信號類型作為標簽,制作訓練集和測試集;設計基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的預訓練網(wǎng)絡提取雷達信號時頻圖像特征,設計基于強化學習的多分量信號分類網(wǎng)絡獲取分類識別結果;訓練、測試、完善網(wǎng)絡結構和參數(shù);實現(xiàn)多分量信號的分類識別。本發(fā)明所述的多分量雷達信號識別算法在低信噪比情況下,具有廣泛的雷達信號類型適應范圍和較高的識別準確率,實現(xiàn)了隨機交疊多分量雷達信號的脈內(nèi)調(diào)制方式識別。
聲明:
“多分量雷達信號脈內(nèi)調(diào)制方式識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
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