基于迁移学习的工作模式开集的雷达辐射源个体识别方法
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摘要

本发明公开了一种基于迁移学习的工作模式开集的雷达辐射源个体识别方法,包括如下步骤:S1、采集不同雷达在不同模式下发射的中频AD信号数据;S2、对样本进行归一化并划分成原始训练样本集、原始验证样本集;S3、生成测试样本集;S4、分别得到训练样本集和验证样本集;S5、构建基于迁移学习的工作模式开集的雷达辐射源个体识别模型;S6、训练深度神经网络模型;S7、用测试样本集获得雷达辐射源个体模型识别结果并统计识别准确率。利用迁移学习的方法强调将雷达的不同工作模式混淆在一起,从而使得辐射源个体的识别不会受到工作模式的影响,在雷达辐射源识别中能够达到较高的识别准确率。

基本信息
专利标题 :
基于迁移学习的工作模式开集的雷达辐射源个体识别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112308008A
申请号 :
CN202011258729.0
公开(公告)日 :
2021-02-02
申请日 :
2020-11-12
授权号 :
CN112308008B
授权日 :
2022-05-17
发明人 :
李建清刘佳旭李留章王宏
申请人 :
电子科技大学
申请人地址 :
四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
代理机构 :
成都虹盛汇泉专利代理有限公司
代理人 :
王伟
优先权 :
CN202011258729.0
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-17 :
授权
2021-02-23 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20201112
2021-02-02 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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